公共色域映射算法的原理与实施

在颜色复制过程中媒介之间色域大小和形状的差异将会对颜色的传递效果产生极大的影响，国内外提出了多种色域映射算法（GMA）来解决色域匹配问题。为了对新色域映射算法进行评价，国际照明委员会（CIE）发布了用于跨设备图像复制的色域映射算法评价准则，推荐由Jan Morovic提出的PGMA（公共色域映射算法）作为算法评价标准。本文分析了PGMA的原理，并在Visual C＋＋6．0环境中重新编译，采用新的源色域和目标色域对测试图像进行色域映射转换，对评价色域映射算法具有重要的作用。     

从特性文件分析ICC色域映射机制

ICC色彩管理是通过设备特性文件和色域映射实现的,设备的特性文件中记录了设备的颜色特性和介质、观察颜色的条件等信息,是色彩管理的要素之一。对不同再现意图色域的分析表明,由于在建立设备特性文件时目标设备未知,感知再现意图的色域并不能真实反映设备的色域,使感知再现意图的颜色转换不具有互逆性。使用PRMG（再现意图介质参考色域）可以规范感知的再现意图色域,有利于颜色转换的计算。对色域映射的分析表明,使用设备连接特性文件可以得到更好的颜色转换效果。     

数字印刷中的色域映射技术研究

本文论述了数字印刷中的色域映射技术,包括色域的计算、裁切、压缩、拓展和应用等,探讨了色域映射的发展过程和方向,分析了数字印刷和色彩管理中常用的色域映射方法,并根据目前的色域映射技术发展方向和特点,提出了色域映射技术在高保真彩色印刷中的应用问题。本文认为,加强对色域映射技术的研究,有助于提高色彩还原质量,是保持数字印刷中色彩传递一致性的重要途径。     

光谱颜色管理系统关键技术综述

随着数字信息技术的全面、系统、纵深化发展,实际应用中对彩色图像跨媒体复现的颜色精度要求越来越高。基于光谱的颜色管理系统可以有效解决色度颜色管理系统中存在的同色异谱问题。本研究在分析光谱颜色管理系统基本框架的基础上,总结了光谱颜色管理系统中多光谱图像采集、光谱重构、光谱设备无关连接空间定义、光谱色域描述、光谱色域映射算法和光谱分色等关键技术的研究现状,并对各个技术环节中亟待解决的关键问题进行了归纳分析。     

JPEG、JPEG2000图像压缩与色域变化的关联性分析

在传输带宽或存储空间有限时，利用图像压缩技术缩减冗余图像信息，可以高效地传递、储存数据。但是由于有损压缩的不可逆性，图像在高压缩率下会出现很多颜色失真，颜色信息的改变也会影响到压缩图像的色域属性。本文对使用JPEG和JPEG2000压缩图像的压缩比与色域变化间的关系进行了研究。为了探究两者之间的关系，同时考虑到其在CIELAB颜色空间中的分布均匀性，以Macbeth Color Checker中的18种颜色样本为代表。基于代表色的颜色信息，按照4种颜色属性将12幅自然彩色图像分为2组，检验压缩图像的压缩比与色域的关系，发现色域保真性与不同色域中颜色数量和压缩比有关。最后，使用最小二乘法得到压缩比与色域变化量间的关系。对每组图像，通过二次方程绘制拟合曲线，得到原图形数据、压缩图像色域和对应近似值间的最小误差。     

全自动电脑调浆系统

主要技术特点: 1.色彩空间理论和范倒推算法 在全自动电脑调浆系统中,将色彩空间理论运用于印染调浆的颜色分析,利用测色仪将样品颜色转化为LAB颜色数据,通过LAB颜色空间与CMYK颜色空间的相互转换,从管颜色系统转换到染料颜色系统;并利用范例推理、比较等算法,对每种颜色的历史配方书进行智能化筛选,从而辅助人工专却、快速的制定工艺和染料配方方案.     

3P神经网络在颜色空间转换中的应用

色彩管理在彩色印刷中对印品质量起着非常关键的作用,而颜色空间转换又是其中尤为重要的组成部分。近年来业内人士采用诸多方法对颜色空间转换进行了研究。本文从理论基础和建模过程两方面对基于BP神经网络的颜色空间转换方法进行了系统研究,并以三维查找表法为对象对其进行了模拟对比分析。研究表明：基于BP神经网络的颜色空间转换方法理论简单,建模方便快捷,适应性强,易于推广。但目前其建模精度稍低。可以预见,随着建模方法的改进,该方法用于颜色空间转换将会有广阔的发展空间。     

一种以颜色视觉感知参数优化匹配源和目的颜色空间的算法结构

彩色图像复制工艺中,直接在与设备相关颜色空间中对原色调进行变换,对彩色图像印刷质量的影响可谓是喜忧参半。因此以色度学理论和方法,设计新的工艺规范,成为提高彩色图像成像质量的新途径。新工艺规范的核心是建立有源CIELAB颜色空间。在此空间中,以视觉感知颜色色Nh、饱和度C^＊和亮度L^＊,优化匹配源和目的颜色空间颜色。彩色图像数字化设备生成的颜色线性扩展到UPCS空间的CIERGB颜色空间,以CIELAB空间的L^＊C^＊h参数对外传递。CIERGB三原色允许出现负值,以使设备颜色空间在线性扩展中不会被压缩。彩色图像应用设备及系统的颜色空间中颜色以L^＊C^＊h参数优化匹配3PCS空间中CIERGB颜色对应的L^＊C^＊h参数。     

图像颜色空间与其分量自相关研究

图像的自相关函数是表征空间域图像像素之间相关性的重要特性之一。在彩色图像所涉及的多种不同颜色空间下,颜色分量图像的自相关特性有所差异。为了获取彩色图像颜色空间与各分量图像自相关之间的关系,征RGB、KCH、LAB、OHTA和YCC5种颜色空间下,利用Matlab软件,对不同色彩特征的多幅彩色图像进行了分量自相关分析。结果表明：采用不同颜色空间的分量图像自相关水平各异;采用对立色空间（LAB／OHTA／YCC）分量图像的平均自相关水平高于采用RGB和LCH的分量图像;在对立色空间中,彩度分量的自相关水平明显高于其明度、亮度分量,由此使彩色图像的可压缩率得以提升。     

基于神经网络的数码相机颜色空随转换方法研究

数码相机作为一种常见的图像采集设备被广泛应用,对其进行颜色空间转换的研究具有重要的应用价值。文中研究了基于神经网络的数码相机颜色空间转换中的6个影响因素,提出了利用数据归一化预处理解决函数收敛性问题的方法,并分析了合理设定目标误差对优化系统性能、提高运算效率的作用。实验在2种不同的光源下,采用该转换方法对3款不同型号的数码相机进行研究和评价,得到△E^＊ab≤6的转换结果,证明基于神经网络的数码相机颜色空间转换的实用性。     

基于人工智能的设备颜色特性化方法鲁棒性对比研究

设备颜色特性化是色彩管理技术得以顺利实现的关键技术之一,其核心是设备相关颜色空间和与设备无关颜色空间之间的相互转换。本研究首先定义颜色空间转换方法的鲁棒性概念及其评价方法,在此基础上,对基于模糊控制的颜色空间转换方法、基于动态子空间划分的BP神经网络颜色空间转换方法和基于模糊神经辨识的颜色空间转换方法等基于人工智能的颜色空间转换方法的鲁棒性做了比较研究。研究结果显示：基于模糊神经辨识的颜色空间转换方法能够结合BP神经网络和模糊控制的特点,使其鲁棒性得到很大的提高。     

计算机专色油墨配色模型初探

专色油墨在包装、防伪印刷等领域的应用日益广泛,计算机配色由于其众多优点越来越受到关注。配色模型作为计算机配色的核心部分,了解和掌握其配色理论具有重要的意义。本文介绍了基于纽介堡方程配色、基于三刺激值配色、基于光谱配色、基于蒙版方程密度法配色、基于复频谱色度理论配色等5种计算机专色油墨配色模型,对不同模型的特性进行阐述,分析各配色模型存在的局限性,并概述了基于Kubellka-Munk理论的计算机配色流程。最后对计算机专色油墨配色模型的发展思路进行了初步探讨。     

WCS色彩管理中设备模型特性文件研究

本论文在分析WCS特性文件与ICC特性文件结构差异和特点的基础上,利用XML语言自主编写了基于显示器的设备模型特性文件DMP,并导入色彩管理系统进行应用。同时,基于实验提出WCS特性文件向ICC特性文件转换的基本方法。实验结果证明,自主编写的设备模型特性文件具有可利用性。本研究为WCS色彩管理在实际印刷生产领域中的应用奠定了基础,同时,对研发自主知识产权的色彩管理软件具有一定的参考价值。     

颜色是光的波粒二象性在复频域的映射

本文从光的电磁波谐波时域函数及光子动量公式出发,推导出光色映射复频谱颜色表达式（二维平面函数）。通过公式得出,矢径与光的量子数有关,位相角与光的频率有关。通过分光光度计测量出色光的反（透）射率,经过计算得到复频谱矢端函数,在二维复平面上对矢端函数积分整合,给出表征颜色性能的色相、色强度、亮度、色饱和度及主波长等颜色特征数值,从而为进一步解析颜色奠定基础。