基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法

目的为了同时实现较高的光谱精度和色度精度,提出一种基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法。方法利用Matlab软件自制由7986个色块组成的色靶,将前5986个色块作为训练样本,后2000个色块以及Munsell色卡作为测试样本。采集色靶的光谱数据后,对高维光谱数据采用基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法进行降维,并与主成分分析法、Lab PQR非线性降维法、WSPCAplus非线性降维法、修改矩阵R降维法等方法的效果进行对比分析。结果实验结果表明,提出的基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法重构得到的光谱数据具有较高的光谱精度,同时在色度精度上也有了明显的提高,且在观察视角变化的情况下仍具有稳定的色差精度。结论基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法能够在保证较好光谱精度的同时具有较高的色差精度,且在不同视角下色差精度的稳定性较好,适合多种颜色样本,具有良好的实用性。     

修改LMS加权特性的PCA空间内光谱色域映射模型

目的针对跨媒体光谱颜色复制中不同颜色媒介光谱色域不一致的问题,在LMS-PCA光谱空间下构建一种修改LMS加权特性的PCA空间内光谱色域映射模型。方法利用调整后的修改LMS加权函数对高维光谱数据进行加权,采用主成分分析法提取其加权光谱的前3个主成分,用以构建LMS-PCA光谱链接空间。在LMS-PCA空间内引入分区成熟SMGBD算法描述设备的光谱色域,对超出设备光谱色域的图像颜色点进行LSLINce Lmax色域压缩以映射到设备光谱域内,LSLINce Lmax色域压缩基于传统LSLIN算法优化得到。结果新模型相比于利用其他色域映射方向的光谱色域映射模型,以及普通加权视觉特性的PCA空间内光谱域映射模型,拥有更高的光谱精度和色度精度,且在变观察环境下具有稳定的色差精度。结论修改LMS加权特性的PCA空间内色域映射模型能够基本解决变观察环境下,不同颜色媒介光谱色域不一致的问题,具有较好的实用性。     

基于图像感兴趣区域的图像压缩方法

目的提出一种基于图像感兴趣区域的图像压缩方式,实现在减少图像存储空间时图像失真少的效果。方法采用眼动仪提取图像感兴趣区域,制作压缩掩码对图像进行分区压缩,非感兴趣区域采用DCT算法进行压缩,而感兴趣区域不做任何压缩处理直接保留原样。结果主客观评价实验表明:压缩后的图像失真较少,视觉观察效果好,且压缩后所占存储空间减半,方法简便,压缩效率高。结论结合眼动仪提取感兴趣区域的压缩方法优于基于Itti视觉模型的压缩方法,适合压缩多种类型的图像,具有较好的实用性。