人工神经网络作为打印机色空间转换工具的问题

通过分析大量实测的打印机输入(R,G,B)与输出(L ,a ,b )数据之间的对应关系,发现在一些颜色区域存在着RGB与L a b 之间的二对一甚至多对一的关系。另一方面,一个已知的事实是,当一个神经网络已经建立后,任一个(或一组)输入只能产生一个(或一组)输出。结合以上两个事实得出的结论是,在要求打印机的输出颜色能准确地复现指定颜色的情况下,神经网络不适合作为由指定颜色的L a b 值来寻求打印机的相应输入RGB的工具。     

基于可见光光谱和随机森林算法的冬小麦冠层图像分割

数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光波段反射率的差异为依据,利用基于CIEL*a*b*色彩空间a*分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割,并比较了图像分割精度。结果表明,三种方法均具有较高的分割精度,其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法,而基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法的图像分割效果差异较小。研究结果表明,随机森林算法可直接利用冠层图像可见光波段的三个色彩分量(R,G和B)分割冬小麦冠层图像。     

LCD液晶显示器的颜色特性研究

定量描述了液晶显示器的颜色特性以及对显示彩色图像的影响。在实验测量的基础上,得到了LCD液晶显示器的颜色特性数据。以3D LUT方法建立了设备颜色空间RGB与标准颜色空间L a b 之间的近似转换模型。通过分析比较它们的色域边界特性,了解了与CRT显示器颜色色域的差异以及影响显示彩色图像时颜色失真的特点。     

基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算

在拔节期分4次采集了6个施氮水平下的冬小麦冠层图像,同步进行取样并以凯氏定氮法测定叶片含氮量,进而计算叶片氮积累量。利用随机森林算法分割冠层图像之后提取冠层覆盖度、可见光波段(R, G和B)三个分量及其衍生的5个色彩指数。以冠层覆盖度外加色彩指数、色彩分量的两种非线性回归,以及人工神经网络、支持向量回归、随机森林3种机器学习算法建立了冬小麦叶片氮积累量的估算模型。结果表明利用色彩指数的非线性回归模型的估算精度稍低于其他方法,而随机森林算法的拟合精度最高,但存在明显的过拟合现象。其他三种方法,即以冠层覆盖度及色彩分量为输入变量的非线性回归、支持向量回归和人工神经网络方法,均具有较高的拟合精度和泛化性能。     

基于孟塞尔系统的阴极射线管特性化新方法

提出了一种新的阴极射线管特性化的方法。该方法的特点是采用“视觉匹配”方法,在反射体表面色和白发光体之间映射一些色貌因素,但没有使用任何复杂的色貌模型。是一种考虑了一些色貌因素的阴极射线管特性化方法。由于该问题的个性因素较多,采用BP神经网络实现色空间的非线性映射。实验结果表明,只要阴极射线管被标定,在办公室环境下,该方法可以改进在不同的阴极射线管上重现的颜色。采用3-7-7-3简单的网络结构;分色相样本训练。训练样本平均色差可以达到3．07L^*u^*v^*色差单位,测试样本平均色差可以达到4．55L^*u^*v^*色差单位,小于阴极射线管的最大可接受色差,结果是令人满意的。这在电子商务和办公自动化方面有广泛的用途。     

氮分压对氮化锆薄膜颜色的影响规律研究

CIElab颜色空间坐标是氮化锆薄膜非常关键的技术指标,而氮分压对氮化锆薄膜颜色坐标有较大的影响。应用中频反应磁控溅射技术沉积氮化锆薄膜,通过对炉内分压强和氮化锆薄膜颜色的测量,绘制了氮分压对CIE颜色坐标L*,a*,b*值的影响曲线。发现随炉内氮分压的增大,薄膜颜色坐标a*,b*值呈环形曲线、L*值呈单调下降的变化趋势。并使用金属自由电子气模型对颜色变化趋势进行了理论分析。发现颜色坐标的变化是由于随氮分压增加,自由电子浓度降低引起等离子体频率降低造成的。对薄膜的X射线衍射谱(XRD)以及电阻率测量结果的分析表明,在氮分压较大时,颜色坐标L*的明显下降变化是由于Zr3N4等的禁带宽度小于可见光谱的极限造成的。     

宽锥角光束对分色合色膜色再现性能的影响

考虑了在CIEL*α*b*3D色空间中以色立体作为综合评价分色合色膜色再现性能的标准，分析了宽锥角光束入射时分色合色膜空间角度特性对图像色再现质量的影响，从优化色立体体积出发提出了用预补偿的方法来优化膜系设计，提高了宽锥角光束入射下膜系的色再现性能。     

NCS颜色空间标号的扩充方法研究

为了对现有NCS颜色空间的标号进行扩充,通过分析NCS图谱集上样本的CIE1976L a b 的值与NCS颜色空间坐标的关系,将NCS标号间隔单位由图谱集中的每10个黑度、艳度单位扩充至每1个黑度、艳度单位。应用样条插值、线性插值算法计算出这些扩充标号对应的CIELAB值,并将它们绘制在CIELAB空间图上。     

颜色灵敏函数模型的设计及其规律的研究

颜色感知的基本三要素为物体、光源和人眼,每种要素的变化均会引起颜色感知的变化,但是,在每种要素中,每个波长上同等大小和变化却显示出不同程度的颜色感知差异,在某些波长处,呈现罗强的灵敏性,面是在另外一些波长处有较大的惰。本文根据学理论,在众多的匀色窨和色差公式中,以通用性好较好的ＣＩＥ１９７９６Ｌａｂ匀色窨和色差公式为例,定义了颜色灵敏函数;分别推导出颜色三要素下的物体颜色灵敏函数、光源颜色灵敏函数     

基于YCbCr颜色空间的Retinex低照度图像增强方法研究

针对Retinex理论的低照度图像增强算法中光照图像估计问题,提出一种基于YCbCr颜色空间的低照度图像增强方法.该方法将原始低照度图像从RGB(Red Green Blue)颜色空间转换到YCbCr颜色空间,提取该空间中Y分量构建为原始光照图像分量L1(x,y),并对L1(x,y)进行Gamma校正得到增强的光照图像分量L2(x,y),经Retinex模型得到增强图像R(x,y),采用多尺度细节增强方法对图像R(x,y)进行细节增强,得到最终增强图像Re(x,y).实验结果表明,所提方法不仅能有效提升亮度,避免亮度和色彩失真,增强了图像的细节信息并获得了更好的视觉效果,而且运行速度快.     

可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割

针对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病叶片图像中存在光照不均匀和背景复杂的问题,提出了一种基于可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割方法。首先,提出了一种基于可见光谱的颜色特征CVCF(combination of three visible color features)及其检测方法,该颜色特征将超红特征(excess red,ExR)、H分量和b*分量三种颜色特征结合,通过设置ExR参数,降低光照条件对ExR的影响,克服了光照不均匀对病斑分割的影响。在CVCF的基础上,结合基于径向基核函数的支持向量机分类器,通过优化分类器参数构建病斑分割模型,获得了温室黄瓜霜霉病图像初始分割结果。在初始分割结果基础上,采用SURF(speeded up robust features)特征及形态学操作,对分割结果进一步优化,消除背景噪声对分割结果的影响,从而获得最终病斑分割结果。为进一步验证方法的有效性,选择了OTSU算法、K均值聚类算法和决策树算法,作对比研究。结果表明,OTSU+H*0.2,K-means+H+b*,DT+H+b*和该研究算法的错分率分别为：19.44%,40.19%,16.27%和7.37%,该算法对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病图像的分割效果明显优于其他对比方法。该方法能够充分克服光照不均匀和复杂背景的影响准确地提取病斑,为病害识别提供了良好的数据来源。     

颜色视觉匹配中显示器颜色色差阈值的评价

为了对阴极射线管(Cathode ray tube,CRT)显示器颜色恰可辨别的小色差阈值进行评价,在中性灰背景下,用编制的颜色匹配程序,在CRT显示器上随机产生颜色,分别调节程序中R、G、B通道的值,使匹配色与随机色达到视觉上的一致,进行颜色视觉匹配实验,测量CRT显示器上随机色和匹配色的L*a*b*值.用不同的色差公式对实验数据分别从明度、色调、饱和度进行比较分析,色差公式评价小色差的性能是CIEDE2000优于CMC(2∶1)和CIEL*a*b*.在a*b*图上绘制实验颜色恰可辨别图.不同色差公式计算的CRT显示器恰可辨别小色差阈值不同.     

Recovery of Surface Reflectances Using Video Camera Image Signals under Unknown Illuminations

Estimation of surface spectral reflectance functions and colorimetric values of object colors was carried out for the image data captured by video camera under unknown illuminations. The estimation method is based on the finite-dimensional linear model of illuminants and surfaces using a single reference reflectance with known surface spectral reflectance in a scene. Experimental results showed that recovered surface spectral reflectance functions are the almost same for different illuminations. This method is useful for the colorimetric calibration of the devices, since any set of orthonormal basis vectors to represent illuminations and any set of eigen vectors derived from principal component analysis on the data set of a color chart to express surfaces of different objects can be applied to the estimation. The recovered surface reflectances were evaluated by color differences in CIE L*a*b* color space.     

彩色视觉装置的颜色校正对比实验研究

鉴于利用彩色视觉装置进行在线测量是颜色测量在工业应用发展的趋势,而光源的光谱分布和相机响应函数与人眼的光谱响应曲线的不一致会严重影响测量的精确性,在人工D65光源和LED阵列光源照明下,利用相同的工业相机获取校正图片,采用多项式回归方法在与设备无关空间sRGB和CIEL*a*b*空间进行校正。实验结果显示在校正前平均色差分别为27.68E和16.09E,人工D65光源照明下获取的图片色差较小,校正后不同光源下获取图片的色度趋于一致,分别为2.56E和2.39E。采用sRGB颜色空间,在校正精度、校正步骤、图片显示等方面都要优于CIEL*a*b*空间。以一幅拍摄的实际图片校正为例,显示了色度校正对彩色装置的重要性。     

基于低照度三基色图像去噪及融合彩色图像增强方法研究

现有的各类彩色图像增强方法,主要用于对光照不均匀或弱光条件下已获取的彩色图像进行直接增强,而低照度彩色成像系统获取的彩色图像是由单独采集的三基色图像融合而成。为此提出了基于低照度三基色图像去噪及融合彩色图像增强方法。利用小波变换对低照度条件下独立采集的三基色图像进行去噪;然后将去噪后图像融合成彩色图像,将彩色图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间;在HSV空间对V进行MSR增强,再对增强后的图像进行S调整;最后再将其转换回RGB颜色空间。采用客观评价方法对选取的去噪增强后图像进行了评价。结果表明:经过去噪和增强后的彩色图像在均值、方差和熵3项指标上均优于三基色直接融合的彩色图像,平均提高幅度为均值11.37%、方差8.46%、信息熵0.44%。该方法可移植到低照度彩色成像系统中,对成像质量的提升具有指导意义。     

Shell histogram equalization of color images

Histogram equalization (HE) is an effective technique for image enhancement. In this study, we devised a new technique called shell histogram equalization for color images. The technique is a dimensionality reduction method, which transforms 3-D space enhancement to 1-D shell enhancement. First, the 3-D RGB color space is decomposed into L (L = 256) RGB shells, which are similar to a quarter sphere shells or a quarter onion squamae. Then, HE is implemented on shells, and makes the shells coincide with the distribution of the iso-luminance-planes in the RGB cube. After analyzing the computational complexity of the proposed method, comparison experiments are carried out and validated by subjective and objective assessments. The experimental results show that the method provides better enhancement for underexposed and high dynamic range images, and the computational time of the method is much lower.     

彩色打印机特性化多元回归模型的研究

多元回归法是彩色打印机特性化普遍采用的方法,实验对影响多元回归精度的阶数、色空间选择、以及训练样本选取进行了研究.研究结果表明:(1)二、三、四阶的特性化精度分别在10.9±0.3、6.6±0.2、6.0±0.2个CIELAB色差单位;(2)回归模型采用RGB到CIELAB或CIEXYZ的预测精度基本相同,大概相差1个...     

彩色全息图的计算机产生和数字再现

提出了一种基于色彩合成以及菲涅尔衍射原理,用计算机产生全息图并用数字方法再现彩色全息图的方法。该方法的第一步是将物体的彩色RGB图像分离为三基色强度图,再利用博奇编码的方法制成修正离轴参考光分色计算机全息图;第二步是分别对分色全息图在频域进行调制以实现用原参考光真实再现原始物光波。通过滤波消除零级衍射及共轭像的影响,获得了所需要的实像并提高了像质。提供的实验是选用一幅RGB图像作为原始物体,给出了用博奇编码法制成的全息图以及最后经色彩合成获得的再现像。结果表明,该方法能使各分色全息图的再现像准确重合,解决了在色彩合成时容易出现的色串扰问题。     

基于HSI颜色空间的彩色边缘检测方法研究

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性的问题,通过选择更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理与分析,提出了一种新的色差度量方法,在此基础上设计了一种彩色边缘检测方法。首先计算色度、饱和度、亮度等三个分量的边缘信息,然后对三个分量进行加权得到彩色边缘信息,通过非极大值抑制和阈值选取后,得到彩色图像的边缘。实验结果表明,该方法可以充分利用彩色图像的色度、饱和度和亮度信息来有效地检测彩色边缘。     

Switching non-local vector median filter

This paper describes a novel image filtering method that removes random-valued impulse noise superimposed on a natural color image. In impulse noise removal, it is essential to employ a switching-type filtering method, as used in the well-known switching median filter, to preserve the detail of an original image with good quality. In color image filtering, it is generally preferable to deal with the red (R), green (G), and blue (B) components of each pixel of a color image as elements of a vectorized signal, as in the well-known vector median filter, rather than as component-wise signals to prevent a color shift after filtering. By taking these fundamentals into consideration, we propose a switching-type vector median filter with non-local processing that mainly consists of a noise detector and a noise removal filter. Concretely, we propose a noise detector that proactively detects noise-corrupted pixels by focusing attention on the isolation tendencies of pixels of interest not in an input image but in difference images between RGB components. Furthermore, as the noise removal filter, we propose an extended version of the non-local median filter, we proposed previously for grayscale image processing, named the non-local vector median filter, which is designed for color image processing. The proposed method realizes a superior balance between the preservation of detail and impulse noise removal by proactive noise detection and non-local switching vector median filtering, respectively. The effectiveness and validity of the proposed method are verified in a series of experiments using natural color images.