基于光谱的多色分色中颜色分区判断算法的研究

目的研究基于光谱多色分色中颜色分区的判断算法。方法提出一种基于光谱的颜色分区判断算法,该算法引入特征光谱的提取和匹配算法,并在此基础上设计颜色分区判断算法。针对该算法流程中的参数,设计实验进行推算。结果将光谱曲线的值域范围划分为12个等级,目标光谱与分区的距离和目标光谱与所有分区距离最小值的差值小于14%,预测光谱与目标光谱的RRMS小于0.01,色差小于1.5时,能够得到最佳的分区判断结果,每个色块的判断次数为1.93,约为遍历算法的24%。结论提出的基于光谱颜色分区算法能够有效地对目标光谱所在分区进行准确判断,简化基于光谱的多色分色算法流程。     

基于胞元式 RBF 神经网络的高保真分色模型研究

采用胞元式RBF神经网络模型对七色印刷输出系统构建了分色模型。首先,借鉴颜色空间分区理论将7个主色在整个颜色空间中划分为了6个颜色区域,在每个分区中选取了CIE L*a*b*明度值L上等间隔均匀采样的网点面积率,用于设计建模所需的训练样本,然后对每个分区划分胞元,并且为每个小胞元建立了基于RBF神经网络的分色模型。对于任意给定的要复制的目标色,利用提出的胞元搜索算法确定其所在的胞元位置后,使用相应的神经网络模型进行分色预测。实验结果表明,该分色算法能够达到较高的分色精度,可以满足高质量彩色复制的要求。     

颜色分区理论误差分析研究

分析了颜色分区理论,对颜色分区理论产生误差的原因进行了剖析,提出了分区边界以及共享区域的概念和分区边界描述的修正方法,在此基础上确定了判断颜色是否在共享区域内的规则。通过构建多色分色模型对修正算法进行了检验,对进行共享区域判断和不进行共享区域判断进行了比较。分色实验结果表明,分区边界描述修正方法能很好地解决颜色分区理论产生的误差,能进一步提高多色分色模型的精度。     

基于分区胞元纽阶堡模型的图像多色分色研究

以CMYKOG 六色打印系统为实例,提出了一种新的多色印刷分色算法。新算法通过颜色分区来确保多色分色的可行性,通过胞元划分来提升分色算法的精度。新的分色算法流程基于ICC 颜色管理机制,包括正向呈色模型和反向分色模型2 个主要部分,正向模型用于计算印刷色域,反向模型用于色域映射和分色计算。     

多色分色模型中中性灰的调控

利用颜色分区理论将多色色空间进行分区,在各分区内设计色块确定 K 与 CMY 的等效关系,结合灰成分替代率,确定了多色分色模型中中性灰调控的方法。 实验证明,分色时不考虑灰平衡会影响最终颜色复制的效果,分色模型中灰平衡方法的确定是非常必要的。     

基于神经网络分色算法的补偿模型

神经网络模型在分色算法中具有预测不确定和精度较低的缺点,在其基础上提出了补偿模型。该模型将神经网络预测CMYK 的各通道差值拟合成L*a*b* 多项式的函数,并对CMYK 值进行补偿。通过对该模型的实验测试表明,采用CMYK 值进行补偿后与原模型相比,提高了分色算法的精度,并且其分色精度要高于其他常用的模型。     

3种主流分色算法的误差分析

在分析多项式回归、神经网络、修正的纽介堡方程这3种主流分色算法基本原理的基础上,对这3种类型算法分别采用新的实现方法进行设计,即:多项式回归算法的建模,通过多元回归分析求解出多项式的最小二乘估计值进行;神经网络算法的建模,采用基于径向基的RBF神经网络;纽介堡方程的建模,采用迭代法直接求解的方式。最后采用Matlab编程实现,并实验比较了3种算法的分色精度、稳定性等性能。研究结果表明:多项式回归算法稳定性和精度都最佳且平均色差小,RBF算法色块建模速度快,转换效果较好。最后分析了分色结果,提出了算法改进方向。     

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。     

一种基于子空间划分的LCD显示器光谱特征化模型

目的为实现LCD显示器的光谱特征化,提出一种基于子空间划分的BP神经网络结合PCA的光谱特征化模型。方法对显示器色空间进行子空间划分,在各子空间中进行模型的训练与检测。结果子空间划分后模型的色度和光谱精度,较未进行子空间划分的模型有明显提高,PCA在不影响模型精度的同时,降低了光谱维度,提高了算法的运行效率。结论该模型是一种高精度显示器特征化模型。     

基于多项式回归的七色分色方法

利用多项式回归法进行分色建模,结合灰平衡及兼色设置,获得了最终的分色结果,然后设计实验,从分色误差、分色精度方面进行了评价。 结果表明,该分色方法取得的分色效果较好,可以更加准确地进行颜色复制。     

Estimating visible through near-infrared spectral reflectance from a sensor radiance spectrum

We show that surface spectral reflectance can be separated from illumination effects in visible through near-infrared (350 nm-1740 nm) hyperspectral data by using only the information in a single radiance spectrum. The separation method exploits the fact that reflectance and illumination spectra typically lie in distinct subspaces. We present a comparison of a linear and a nonlinear algorithm for the separation. These algorithms compute an estimate of the spectral reflectance up to a scaling factor. In addition, we present an iterative method that is used to determine the starting point for the nonlinear algorithm. We also develop a method for selecting the dimension of the reflectance and illumination subspaces that is appropriate for material identification applications. The accuracy of the separation methods is quantified by application to noisy visible through near-infrared spectral data with a database of 107 materials and 3000 illumination spectra. The utility of the separation method for material identification is demonstrated with the same database. The results show that accurate reflectance recovery and material identification is possible by use of visible through near-infrared spectral data over the outdoor environmental conditions represented in this data set.     

多通道分色模型中的特征色样筛选研究

提出了一种基于颜色相关性的特征色样筛选方法。 首先利用特征色样色料分布(网点面积率)间的相关系数,从 CMYKGO 全色域采样生成的大量特征色样中,筛选出一部分具有相似网点面积率分布的特征色样,然后利用筛选后的最佳特征色样构建分色模型。 新方法能够在不影响分色精度的前提下,有效减少特征色样的使用数量,且在暗调区域有效利用了所有色料通道,因此比传统的采样分色方法能够再现更大的色域。     

基于不同分色原理的图像传感器类别及其应用特点

首先本文分析了以拜尔传感器为代表的滤色片阵传感器的分色原理和性能特点,介绍了基于像素插补的图像重建方式,然后介绍了无需像素重建的条形滤色片分色和利用硅晶体透射特性分色的两种图像传感器。最后介绍的是利用光学棱镜进行分色处理的3CCD及3CMOS传感器的主要性能特点。     

基于纽介堡方程的黑版生成方法研究

在彩色印刷过程中,通常加印黑版用以补偿印刷图像暗调不足。 提出了一种基于纽介堡方程的黑版生成方法,选择 IT8. 7 / 3 中的部分色块为样本,通过纽介堡方程将样品的 XYZ 值进行转换,得到了相应的 CMY 网点面积率。 利用黑版计算公式,确定了相关参数的取值,最后得到了黑版值。 试验结果表明,该黑版生成方法具有一定的可靠性和实用性,对印刷分色和黑版生成具有参考价值和理论意义。     

数码分色照相的方法与应用分析

根据数码照相机拍摄图像的成色原理，利用Photoshop 7．0图像处理软件对数码图像进行通道分离。说明在RGB3个通道分离后的灰度图像与传统分色照相中使用三原色滤色镜拍摄所得的照片在分色效果上基本相同．并通过试验结果加以证实。由此可见，在数码分色照相中无需使用三原色滤色镜。同时指出，使用其它颜色的滤色镜进行分色照相，数码与传统的方法相比，它们在分色效果上几乎没有区别。     

一种改进的图像低维表示方法

目的解决当前方法需要对图像中的相应点手动标记界标,且局限于特定对象或形状变形的问题。方法提出一种可以同时实现图像颜色、外观和形态的图像低维表示算法。结果该算法通过将形态和外观的流形约束到低维子空间上,进一步降低了流形学习的采样复杂性。结论文中方法的性能远优于目前典型的稳健型光流算法和SIFT流算法。在图像编辑和关节学习关任务中取得了令人满意的定性结果。