明度预测模型评价

正明度作为颜色的三属性之一,是颜色科学的一个重要研究内容。本文通过现有的数据集客观评价Wyszecki、Nayatani、Fairchild提出的三类明度预测公式和Nayatani、Hunt、CIECAM97s、CIECAM02四种色貌模型中的明度预测模型。通过客观的数据分析发现明度预测公式的预测准确性高于色貌模型,其中Fairchild提出的第三种预测模型最能准确预测人眼     

基于CIECAM02模型的均匀色貌空间研究

本文利用BFD-CP小色差评估数据构造色分辨椭圆和孟塞尔新标数据集检验的方法,对基于国际照明委员会2002年推荐的色貌模型CIECAM02的颜色空间进行均匀性分析,并用线性回归方法调整初始颜色空间明度、彩度坐标的量表,推导出新的均匀颜色空间。并再次利用构造色分辨椭圆的方法和孟塞尔新标数据集检验了CIECAM02原始空间和优化色貌空间的均匀性,分析和比较了两者的性能;本文利用线性优化新建的色貌空间取得了较理想的效果,新建的优化色貌空间Jab的均匀性与CIECAM02原始空间相比有了较大的提高。     

基于复杂观察条件的色差公式评价

色差是印刷生产中用于控制产品颜色质量的重要参数.本文以常见色差公式CIELAB、CIE94、CIEDE2000以及基于CIECAM02色貌模型的颜色空间为基础,通过变换光源、照度等条件进行了一系列的心理物理学实验,新建了一个考虑多种观察条件的色差评价数据集XUT.利用该数据集,采用STRESS、F分布方法,对CIELAB、CIE94、CIEDE2000、CMC以及CIECAM02系列的色差公式进行了性能评价.结果表明,在不同的条件下,各个色差公式的性能有所差异,在D50、D65和TL84条件下CIEDE2000的性能都为最佳,另外,在D65条件下CIE94的表现优于CIECAM02系列色差公式.一般而言,照度太高反而影响色差公式的性能.     

基于CIECAM02颜色空间均匀性的研究

颜色空间的均匀性是评价一个颜色空间质量好坏的一个重要方面,其均匀的程度对色差计算和色域映射的准确性有重要的影响。首先介绍CIECAM02,然后利用孟塞尔新标数据,分别从明度、彩度和色相三个方面评价CIECAM02-Jab的均匀性,评价的结果表明明度的均匀性较好,而彩度和色相的均匀性要相对差一些,需要做进一步的改进。     

非彩色背景明度变化对目标色色貌的影响

为了研究背景色明度对颜色外貌的影响,设计了一系列实验,将由于背景色明度的改变而失匹配的目标色重新调整到颜色匹配并加以测量分析,从而将其对色貌的影响量化.实验中,目标色选用不同的色调,明度均匀变化,背景色选用非彩色,明度规律变化.结果表明,非彩色背景对颜色外貌的影响不仅针对目标色的明度而言,它还涉及到饱和度和色调;颜色的明度感觉也不仅受非彩色背景明度的影响,其自身的明度也会制约这一影响的程度,低明度颜色的明度感觉受非彩色背景影响大,而高明度颜色的明度感觉受彩色背景影响小(但其色调和饱和度受的影响就大些).根据实验的统计结果,得出了一个目标色的明度预测公式.     

从CIELAB颜色空间到CIECAM02色貌模型的发展

随着数字技术的发展,需要在不同的观察条件下或者是不同的媒体上再现颜色.传统色度学及以CIELAB颜色空间为基础的ICC色彩管理机制已经越来越不能满足发展要求,由此引发了对色貌模型的研究热潮.文中阐述了国内外色度学研究的现状,色貌及色貌模型的基本概念和发展概况,以及CIECAM02色貌模型的特点及其应用.     

图像色貌模型综述

一、引言 iCAM以Fairchild在2002年提出的基本架构和基本处理方法为基础,该模型将传统色貌模型扩展到包括人眼空间和时间特性,预测复杂空间刺激的各种色貌知觉.Fairchild在这个模型中还描述了iCAM在色貌属性和色差计算中的表现及精度,给出同时对比、扩展、勾边、高动态范围图像再现(后来基于iCAM提出了iCAM06)和图像质量计算结果,对模型扩展到时间域进行了讨论.     

空间并置混色色织物颜色预测方法的比较

整理和归纳了现有的关于空间并置混色色织物的颜色预测方法及模型。以经纬异色原液染色丝的交织物为实验对象,采用色卡比色、Digieye数码测色仪测色等方法,首次提出将"图像平均计算颜色预测""旋转混色颜色预测"和"公式模型颜色预测"这三种方法进行平行比较,并分析验证这几种方法的精确度。研究表明,"图像平均计算"和"旋转混色"颜色预测在一定程度上能够预测空间并置混色结果,但精度较低。相比较前两种方法,公式模型颜色预测方法对空间并置混色色织物的颜色预测结果较为准确。     

色貌模型研究

伴随着各种数字化设备的广泛应用,如何实现跨媒体颜色复制的图像颜色真实再现是目前颜色领域亟待解决的问题。基于传统色度基础的颜色测量以准确复制颜色的三刺激值,利用CIELAB色空间转化公式来计算复制颜色与原色误差,以色差大小作为评价颜色再现质量的标准。但是这种测量以观察条件相同为基础．无法实现不同环境下颜色的比较和表现人眼视觉的主观评价。现实需求中,需要一种基于人眼视觉感知的颜色表示方法,色貌模型随即成为色彩复制领域中的新内容。     

基于色貌的数码相机色彩管理

传统ICC色彩管理是基于色度的颜色复制,以准确复制颜色的三刺激值为目标,利用CIELAB颜色空间的色差公式来计算复制色和原色之间的色差,通过色差来评价颜色复制的准确性。这种方法要求复制色和原色的观察条件必须一致,一旦两者观察条件不同,复制色与原色在视觉感知(色貌)上就会存在较大差别。而数码相机由于其在采集信号方     

基于Stearns-Noechel模型的混色毛条颜色预测

 由于有色纤维混纺后难以准确预测目标色的颜色构成,其颜色预测一直是生产中有待解决的难题,为此,在Stearns-Noechel模型基础上探讨有色毛条混色的颜色匹配公式。通过统计分析改进公式中的M常数,提出新的预测公式,并与原公式进行对比。结果表明:改进后的公式在线性关系和匹配精度上都有了不同程度的提高,尤其是针对波长修正的M值所建立的新模型,在匹配90个样品时,色差小于3.0的个数占91.11%,平均色差降低为1.679 CIELAB单位,表明该模型适用于混色毛条的颜色预测。     

印刷品阶调与明度感觉的关系

利用CIE1976LAB均匀颜色空间的明度公式推导出网点面积与明度感觉的关系,从理论上分析并用实验证明出眼睛对图像暗调区域的网点面积变化更敏感,因而印刷图像更应该注意对暗调区域的阶调复制。     

基于Coloro色彩体系不同色深公式的颜色深度研究

为了推动Coloro色彩体系在颜色相关行业的应用,基于Coloro色彩体系的3 500个色卡,采用不同的色深公式分析其颜色深度,并且研究了色卡的颜色深度和明度标号值之间的关系。首先采用Munsell色序系统检验该色彩体系的等深性,然后采用Gall公式和ISO色深标准评估色卡的色深等级;并采用Integ公式和色彩值分析Coloro色卡的色深情况。结果表明:Coloro色彩体系具有良好的等深性;在评价Coloro色卡时Gall公式和ISO标准中1/1等级结果相近,并且每个等级都有其对应的明度值分布区域;采用Integ公式和色彩值计算Coloro色卡的色深值是随着明度标号值的增加而减小的,具有相同Coloro明度标号色卡色深的差值较大,表明上述几个公式不适用于Coloro色彩体系色深的评估。     

彩色显色器颜色特征化方法

数字图像设备的颜色特征化、色域映射和色貌模型是颜色管理系统的三个重要组成部分,其中数字图像设备的颜色特征化技术是整个系统的基础。如果没有精确的设备特征化模型,色域映射和色貌变换就如同空中楼阁,颜色管理系统也无从谈起。     

基于纽介堡方程的色纺织物颜色预测

色纺织物由多种色纤维混合织造,其颜色预测过程复杂,基于格拉斯曼色光混合理论和印刷网点的纽介堡方程,建立了便于计算的颜色预测模型。预测过程分2种情况讨论,一种是取决于表面一层色纤维,另一种是取决于最上面2层纤维相互作用。当考虑最上面2层纤维相互叠加时,相互堆叠简化为与同色堆叠或与两色堆叠。根据不同方式各自建立颜色预测模型,选出预测色差最小的模型并对其优化。结果表明：当以色纺织物最上面2层纤维堆叠组成的色元对混色织物颜色预测时,2层纤维组分不同,认为堆叠顺序对该色元颜色值无影响建立的模型预测色差最小,且对该模型中各色元占比面积系数进行一阶线性回归修正后能较好地用于色纺织物表面颜色值的预测。     

新一代色彩管理方案——WCS

<正>Windows Color System(简称WCS),是由微软和佳能两大公司共同提出的一种新的色彩管理理念,它被应用于微软的Windows Vista TM工作平台。WCS是在兼容目前使用的ICM色彩管理系统的基础上增加了CIECAM02色貌模型作为PCS颜色空间,目的是解决跨媒体颜色传递的问题。     

网印专色油墨的调配(一)

包装印刷在印刷领域中占有非常重要的地位。在网印中,为了提高包装装潢制品的设计及质量水平,印刷厂在印刷烟、酒、化妆品、药品、日用品等的商标、包装、宣传品时,除了常见的四色印刷外,经常要使用专色油墨,以达到理想的复制效果和保证印品的色彩一致性,达到创新设计的质量要求,满足客户的需求,所以在网印中专用油墨的应用比较广泛。因此,必须掌握油墨的特点和油墨色彩学知识,才能熟练、准确地调配专色油墨。一、专色油墨的特点和作用专色油墨印刷,是指在印刷时不是通过印刷CMYK四色合成这种颜色,而是专门用一种特定的油墨来印刷该颜色。…     

服装流行色的色彩意向灰色预测

流行色作为引导时尚的代名词,其消费性和商业指导性变得愈加突出,对其进行准确预测显得尤为重要。研究运用颜色科学的理论知识、日本色研所的NCD色彩意象理论以及两者之间的紧密关系,从抽象和意象思维2方面对历年服装流行色资料微观化、细致化。通过建立2000—2006年春夏女装小样本统计的蓝色流行程度评价值、明度、纯度、色彩意象群区分布百分比和色相倾向分布百分比的灰色GM（1,1）全数据和部分数据信息预测模型,来预测未来蓝色流行程度及色调倾向性。     

基于BP神经网络的棉花颜色级预测

为了方便快捷检验棉花颜色级,采用BP神经网络算法构建了基于棉纤维色度参数的棉花颜色级预测模型。模型以棉纤维的色度参数明度值和黄度值为输入变量,以棉花颜色级为输出变量,采用三层网络,网络的拓扑结构为2-12-1。通过对280份棉花试样的颜色级进行测试和BP神经网络模型预测,结果表明:BP神经网络预测值与实测值的平均相对误差为3.203%,所建立的回归方程拟合优度达到99%。认为:所建立BP神经网络模型具有较好的预测效果。     

基于关键点检测的数字打样颜色质量控制方法研究

针对数字打样准确模拟印刷颜色存在色差的问题,本研究提出基于影响ICC映射关系的关键颜色点检测的数字打样颜色质量控制方法。以ICC的数字打样颜色控制方法为基础,分析IT8.7/3色表的印刷样张和打印样张的基本色差(包括所有色块平均色差、四色实地色差、色差极差、灰平衡色块的平均△H、灰平衡色块的平均△E、纸白色差)、累积相关频率(CRF)分布曲线、阶调、彩度比等数据,检测出影响数字样张颜色质量的关键颜色点,编辑影响ICC映射关系的关键颜色点数据,优化印刷机ICC特性文件和数字打印机ICC之间的映射关系。实验显示,优化后的打印样张与印刷样张的基本色差均在要求范围之内;累积相关频率分布曲线落在基本匹配和理想匹配曲线之间,符合颜色模拟要求;打样阶调曲线完全接近印刷阶调曲线;彩度比集中在1左右,无小于0.5或大于1.5的比值。结果表明,本研究提出的检测关键颜色点,编辑影响ICC映射关系的关键点数据的方法能够实现数字打样颜色与印刷颜色的准确匹配。