基于胞元搜索的显示器颜色特征化模型

为提高显示器颜色转换模型的精度,提出了一种基于胞元搜索的四面体插值特征化模型。该模型首先对查找表数据进行胞元划分,通过胞元搜索的方法,找到目标颜色所属的立方体子空间,然后运用四面体反向插值,实现颜色从CIE Lab空间到RGB空间的转换。检测样本的试验数据表明:所提模型的预测精度较高,平均色差达到0.95 CIE Lab色差单位,94%的样本色差值小于3 CIE Lab色差单位。新模型的数据结果优于已有文献算法的,因而,所提颜色特征化模型可实现显示器颜色空间的准确转换。     

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。     

CIE DE2000在彩色扫描仪特征化色差评价中的应用

采用支持向量回归机(SVR)建立了RGB色空间到CIE Lab色空间的转换模型,分别采用CIE DE2000与CIE 1976L*a*b*色差公式对模型精度进行色差计算。采用CIE DE2000色差公式得到的测试组色差平均值、最大和最小值分别为2.659 7,5.219 4和0.206 5,采用CIE 1976L*a*b*色差公式得到的测试组色差平均值、最大和最小值分别为2.865 6,5.879 1和0.376 9。实验结果表明,CIE DE2000与CIE 1976L*a*b*色差公式计算的色差值基本一致,均符合彩色扫描仪特征化精度要求,可将CIE DE2000色差公式用于扫描仪特征化管理中。     

一种LCD显示器颜色光谱反向特征化方法

目的为了实现颜色光谱到设备相关颜色空间的特征化。方法采用一种RBF网络和立方体等级细分相结合的方法,构建LCD显示器颜色光谱到RGB数值转换模型。结果客观验证343个颜色光谱反向转换的平均色差为0.61,最大色差为2.62。结论该模型是一种精度较高的反向特征化模型。     

数字图像设备色度特征化建模软件研究

彩色图像在数字图像设备之间的传输和复制过程中,为保证其色彩还原的准确性和一致性,必须实施色彩管理,而色彩管理的核心技术之一就是对数字图像设备进行色度特征化.在研究了数字图像设备色度特征化的原理和方法的基础上,基于多项式回归法,建立了数字图像的设备色度值RGB与CIE标准颜色空间色度值CIE Lab之间的非线性关系;并通过Matlab软件编程,设计一种数字图像设备色度特征化的快速建模软件.实验结果表明,应用该软件可实现设备色度值RGB与标准颜色空间色度值CIE Lab的快速精确转换.     

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。     

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。     

基于生成对抗网络的小样本颜色空间转换方法

目的 解决基于深度学习的颜色空间转换方法需求样本量大、样本采集成本高的问题。方法 以色度学和深度学习方法为基础，提出融合多通道校正的Cor−WGAN模型，设计多阶段训练方法，在小样本条件下，学习RGB到CIELab颜色空间的转换关系。先在标准颜色空间下测试模型的转换效果，再设计非标准颜色空间仿真实验和逆转换实验，并测试模型在实际应用中的效果。结果 实验结果表明，文中提出的Cor−WGAN模型的小样本学习能力较强，在64个均匀分布样本的训练条件下就可实现较好的转换效果，转换的平均色差为1.71，最小色差达到0.16，超过90%的样本点可以达到人眼无法分辨色差的转换程度。结论 文中算法在处理小样本颜色空间转换任务方面具有明显优势，为基于深度学习的色彩管理应用提供了一种新思路。     

基于多项式回归模型的显示器特征化研究

在用色彩管理软件以及分光光度仪对显示器进行屏幕的校准和特性化后,以多项式回归算法建立RGB到Lab 颜色转换模型,通过实验分析了多项式回归模型不同项数、不同样本对液晶显示器特性化精度的影响。结果显示,用多项式回归算法建立的三阶三元二十项多项式可以得到色差为2. 5 左右精度较高的预测模型。     

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。     

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。     

RGB到CIEXYZ色彩空间转换的研究

介绍了RGB和CIEXYZ颜色空间,采用多项式回归算法建立了RGB到CIEXYZ色彩转换模型,并编程实现了转换实例,最后分析了此模型的精度.     

印刷品质量检测过程中的色空间转换方法研究

在标准图像和待测图像配准的基础上,采用几何插值法进行RGB到Lab的色彩空间转换。首先在原色空间中进行了非均匀分割,建立了查找表,然后在分割得到的栅格中应用四面体插值算法完成了到目标空间的转换,并且计算了对应点的色差,对转换后的色差分布进行了分析,以用于对印刷品是否存在偏色进行判定,效果较好。