基于三维查找表的RGB到XYZ颜色空间转换的研究

在分析三维查找表算法基本原理的基础上,采用Matlab编程建立了RGB到XYZ颜色空间的转换模型,并实验比较了4种插值算法的模型精度。研究结果表明:转换模型的转换精度较高,效果理想,且随着RGB颜色空间被划分的越细小,转换精度会越高。     

基于BP神经网络的数码相机颜色特征化

以色度学理论和神经网络为基础,在综合比较数码相机颜色特征化方法之后,采用了基于BP神经网络的颜色特征化方法。利用MATLAB实现了从RGB到XYZ及Lab的颜色空间转换,比较了2种转换模型的精度,统计分析了该模型产生训练误差和测试误差的主要原因,验证了RGB→Lab转换算法是一种较优和可靠的方法。     

基于三维查找表法的调频加网呈色模型研究

主要研究建立调频加网工艺条件下的三色呈色数学模型,也就是建立调频加网工艺的色彩转换模型.专门针对调频加网工艺的色彩转换数学模型,国内外的研究较少.通过分析现有印刷颜色转换的数学模型,针对典型的CTP胶印调频加网工艺条件,采用三维查找表法建立从设备相关色空间CMY到设备无关色空间CIEXYZ或CIELab的色空间转换模型.分析、验证这种数学模型时调频加网工艺的理论适用性与实际应用性.     

基于多元非线性回归模型的彩色扫描仪特征化

研究了基于多元非线性回归模型的彩色扫描仪特征化方法,分析了多元回归的阶数以及输出色空间的选择对非线性多项式转换模型是否存在影响。研究表明:训练组样本特征优化随着阶数增加而增加,测试组样本在高阶数非线性回归下优化精度下降,多项式方程呈现病态,泛化能力下降;回归模型采用RGB到L*a*b*的转换比采用RGB到XYZ的转换,优化精度略高。结果说明,利用多元非线性回归模型可满足扫描仪特征化的精度要求。     

基于最佳立方体细分的显示器颜色再现模型

目的建立一个显示器颜色再现模型,模型以NEC显示器为实例,实现Lab到RGB的转换。方法模型以修正的立方体细分算法为基础,通过对色域外的点进行处理,并且选定一个最佳细分等级,来平衡转换精度和算法计算量,从而实现显示器的颜色再现。结果采用CIELab色差公式[1]分析实验数据,模型转换过程平均色差为1.8068,在人的视觉可接受范围内,最大色差仅有4.6051,模型的颜色再现精度高。结论文中建立的模型可以实现显示器从Lab到RGB的准确转换。     

印刷品质量检测颜色转换模型研究

目的研究印刷品质量检测中的颜色转换模型。方法基于色靶的测量数据,采用三维查找表法和多项式回归法,分别建立RGB与CIE L*a*b*颜色空间转换模型,并实验比较了2种算法转换模型的精度。结果三维查找表法转换模型的最大色差为3,四面体插值算法精度稍高于三线性、三棱柱和金字塔插值算法,平均色差为0.64;多项式回归算法的精度随着项数的增多而提高,20项的平均色差为2.58。结论三维查找表法转换模型精度高于多项式回归法,效果理想,能判断出CCD采集到的印刷图像是否存在色偏,且随着RGB颜色空间划分越细小,转换精度会越高。     

基于划分子空间的数码相机颜色空间转换方法研究

基于数码相机的印刷品质量检测是未来发展的方向,在颜色检测领域需要首先解决色空间转换的精度问题。采用分子空间的多项式回归法实现了从RGB 颜色空间到CIEL* a* b* 颜色空间的转换,首先把RGB 颜色空间划分成若干个子空间,然后在每个子空间中运用最小二乘法建立多项式模型,对任意RGB 颜色值根据其所在子空间求解对应的多项式方程,即可得到L*a*b*值。实验表明,该方法的转换精度有了很大程度的提高,能够满足数码相机色空间转换的基本要求,为基于数码相机的印刷品质量检测奠定基础。     

关于颜色空间转换的RBF网络动态子空间自动划分辨识方法研究

以RGB与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,采用径向基函数(RBF)神经网络,研究了颜色值在不同颜色空间之间的转换。利用基本采样数据集建立了颜色空间转换RBF网络模型,并通过增加样本数据,采用动态规划颜色子空间的方法,提高了模型转换精度。研究结果显示,该方法的转换速度和精度都优于基于动态子空间自动划分的BP神经网络颜色空间转换方法。     

色空间转换在印刷品质量检测中的应用研究

在基准印品和待检印品配准的基础上,建立颜色空间转换模型,将图像的RGB值转换为色度值,并计算对应点色差,利用色差对印品颜色质量进行判定.     

BP 神经网络在显示器色空间转换中的应用

用色彩管理软件以及分光光度仪对显示器的屏幕进行了校准和特性化,采用BP 神经网络法建立了从RGB 色空间到Lab 色空间的转换模型。通过对实验数据进行对比分析,结果表明这种算法对色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于立方体内缩的反向颜色空间转换算法

目的提出一种基于立方体内缩的反向颜色空间转换算法,实现颜色值从CIELab颜色空间到RGB颜色空间的转换。方法选取4096组建模点和512组测试点,以三维查表插值法为理论基础,设计一种基于立方体内缩的方法逐步搜索符合条件的特征点来代替测试点,计算得到测试点反向转换后的RGB值。结果通过CIELAB 1976,CIE94和CIE2000色差公式对算法的转换精度进行评价,计算测试点的Lab值和反向转换得到RGB值对应的Lab值之间的色差。测试点的平均色差分别为2.07,1.53和0.96,大部分色差的分布范围在0~3之间,算法的转换精度较高。测试点反向转换后的结果较为理想,在绿色调区域和亮度较低的红色调区域的精度可进一步提升。结论实验结果表明此算法可精准、快速、有效地实现颜色值从CIELab颜色空间到RGB颜色空间的转换。     

光学图样的仿真处理

主要阐述了利用计算机模拟再现各类彩色光学图样的问题。提出了RGB三原色与可见光光谱的转换方法，建立了RGB三原色与单色光波长的函数关系。通过光强度与RGB三原色的结合来控制绘图函数的颜色参数，获得单色的明暗彩色图样并对图样进行了仿真测量及误差分析。     

设备特征化过程中的三棱柱插值与多项式回归算法研究

介绍了目前设备特征化过程中色彩空间转换的主要方法,以从RGB色空间到Lab色空间的转换为例,讨论了三棱柱插值和多项式回归这2种算法,并通过实验检验了2种算法的效果,对实验数据进行了对比分析。结果表明,这2种算法在色彩管理领域的应用均有继续改进的空间。     

RBF神经网络在显示器色空间转换中的应用

目的研究RBF神经网络对显示器色彩空间转换预测准确性的方法。方法通过编程借助Measure Tool软件自动测量获取建模和测试数据,通过反复测试选择建模合适的函数和参数,最后用RBF神经网络模型进行仿真实验,以获取较好的RGB转换到Lab色空间的转换模型。结果 RBF神经网络模型测试得到的色块平均色差达到0.75,最大色差达到19.7。结论该方法建模简单方便,网络训练速度快,转换精度高,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。