不可忽视的通道混合器应用

Photoshop中的"通道混合器"工具对于RGB或CMYK色彩模式的图像是一个非常有用的工具,在某些通道缺乏颜色信息时,"通道混合器"通过编辑图像的通道,使当前源通道中的像素值按一定程度混合作用于输出通道中的像素值,可以对图像作大幅度校正.在RGB或CMYK图像中,颜色通道是代表图像颜色分量色调值的灰度图像,使用"通道混合器",可以通过源通道向输出通道加减灰度数据.不过,向特定颜色分量中增加或减去颜色的方法不同于"可选颜色"命令.     

通道在校正图像中的应用

1 对颜色通道的理解 颜色通道是承载图像颜色信息的载体。在PhotoShop软件中打开或新建一个图像，图像的颜色信息就存放于颜色通道中。颜色通道显示在通道调板中。     

数字印刷图像可感知色域的构建

随着计算机的广泛应用,数字印刷在近几年得以快速发展.在数字印刷中,不同媒介的颜色显示和输出原理以及颜色表现能力的不同导致媒介色域大小和形状存有差异,在颜色信息的传递过程中难以实现保真再现.本文基于对人类视觉系统模型分析,利用了其对比敏感度函数在小波变换域中的某些频段实施冗余图像颜色信息的消减.在处理后的图像视觉效果没有明显变化的情况下将特定空间高频冗余信息清除,而低频有效信息被保留,由此可以构建仅表示原始图像中人眼可察觉部分的可感知色域.     

基于Reinhard算法的局部色彩迁移改进算法

色彩迁移是指对于源图像和参考图像进行操作,使合成的新图像保留源图像的整体特征和参考图像的颜色信息。Reinhard是一种经典的可实现图像的色彩迁移的算法,能够较好地处理整体轮廓比较清晰,色彩搭配较为简单的图像,但是对于局部颜色迁移,它不能很好地保留图像的细节信息,因此文章在Reinhard算法的基础上,提出并分析了一种基于lαβ颜色空间的局部色彩迁移改进算法。     

颜色信息识别在食品工业中的应用

分析了食品及其颜色信息 ,介绍了颜色信息识别原理。详细、全面地探讨了颜色信息识别在食品品质鉴别、等级判定、生产过程检测与控制、包装设计、农产品品质识别等方面的应用。展望了颜色信息识别技术的发展前景。     

GretagMacbeth:新型颜色控制系统

位于美国纽约州New Windsor的GretagMacbeth公司开发的新型测色系统Color i7是一套带有内置式精细数字颜色控制模块的全自动测色系统.可以测试纺织品、服装、家用电器、汽车内饰、家具及装饰布,Color i7都是一项重要的工具,有助于厂商更好地管理和确认精确的颜色.它能够建立强大的数据系统确保颜色的质量以及不同时间和场所生产的产品的一致性.     

Photoshop中通道的应用

“通道”一词来源于传统的电分机,是Adobe Photoshop中一个很重要的概念。在图像处理过程中主要用于两个方面,一是保存和调整图像的颜色信息;二是保存和载入选择范围。1通道的类型Adob e Photos hop中,有三种类型的通道,一是用来描述图像色彩信息的颜色通道;二是用于保存和编辑     

多光谱颜色复制技术若干关键问题的研究

针对当前颜色复制理论与技术的四大根本缺陷,提出了多光谱颜色复制技术的理论及技术途径,并系统探讨了多光谱颜色复制技术的五大关键问题,即多光谱采集系统的建立与优化、多光谱图像的融合、光谱信息的重建、多光谱显示与打印以及光谱颜色管理标准的建立,最后探讨了多光谱颜色复制技术的主要研究方向以及未来的应用前景。     

织物颜色配准到标准色卡的计算机识别与仿真

为克服人工目测织物的颜色易受到光线和经验的影响产生误差的问题,提出一种基于计算机视觉和图像分析技术的织物颜色与纺织专用标准色卡自动配准的颜色识别与仿真方法,实现了针对1925种潘通色卡的织物颜色自动配准系统。该方法利用扫描仪获得潘通色卡棉布版的扫描图像,然后从色卡图像中提取颜色有效特征信息,构造色卡图像的色度特征数据库;设计了颜色分层模型和基于“一对一”支持向量机（SVM）与色卡图像数据的配准模型,经过对SVM模型参数优化和识别训练,系统与色卡匹配的正确率达96.89% 。另外使用296种未知色号的织物样本,将它们与系统进行配准实验,匹配正确率为 98.85%,为客观、快速地测色和数字仿真颜色提供了参考工具。     

颜色标准

1999年6月23日在波兰首都华沙举行了国际照明委员会第24届大会。大会邀请美国T．Newmann教授做了题为“图像技术”的报告。该报告具体的谈到了当前图像技术领域里存在的具体问题——颜色标准不一致，即要解决颜色标准的统一性问题。这是各个国家在图像信息的发送、传输、接收和显示以及人类视觉感知过程中遇到的使人烦恼的技术问题。     

深度解析图象的颜色通道

一、理解颜色通道 在数字图像技术里,通道是存储图像颜色信息的载体.在Photoshop中打开任何一幅图像,图像的颜色通道就随之显示在通道调板中,如图1所示.     

深度解析图像的颜色通道

<正>一、理解颜色通道在数字图像技术里,通道是存储图像颜色信息的载体。在Photoshop中打开任何一幅图像,图像的颜色通道就随之显示在通道调板中,如图1所示。1.颜色通道与颜色模式     

印刷质量过程控制技术发展趋势

本文综合国内外印刷过程控制技术的发展,对当前采用的印刷过程控制技术进行了综合论述.由于颜色测量技术的发展以及图像采集和处理技术不断成熟,这些技术可以应用在印刷机上进行印刷过程控制.通过图像采集技术实现印刷过程中印刷状态信息的实时采集和处理,并将信息反馈给印刷机控制机构实现印刷过程的闭环控制,有望代替目前印刷机已经沿用几十年的CPC墨色控制系统.     

对电子印前系统中颜色管理实施方法的分析和思考

电子印前系统中的颜色管理可归纳为设备校准出alibration）。特性描述（Charaterization）和颜色转换（ColorTransfe。atio）三方面任务。颜色管理的目的是将不同设备之间、不同颜色空间之间的转换统一起来，使图像的颜色在整个制作过程中的失真程度最小。为此，很多生产厂商和开发商做了大量的工作。对颜色的管理涉及到众多的领域，仅就目前在电子印前系统中实施颜色管理的具体操作方法而言，基本上可分为两种，一种是人工管理方法，另一种是软件管理方法。1．人工管理法所谓人工管理法，是指在输入／输出的循环中为颜色控制而进行的度量…     

颜色检测系统在湿浆配色生产中的应用及探讨

国内装饰原纸生产中已普遍使用成纸的在线颜色监测,但仍存在颜色控制的难点。通过升级在线浆料颜色测量控制方案,并结合装饰原纸某著名企业的实际情况,分析了该方案的应用效果。结果表明:改进的方案能较好地实现装饰原纸的在线测量和颜色控制,值得推广和应用。     

一种单色织物表面颜色数字的图像表征方法

建立一种单色织物数字图像中提取有效像素点的方法来表征该块织物的表面颜色。利用基于Sobel算子的梯度彩色图像边缘检测,去除表示纱线空隙的像素点;定义基于HIS颜色空间的像素奇异点,去除该点。将两种方法去除后剩下的像素点颜色信息作为布面的有效颜色信息,从而得到表示该布面颜色的RGB值。对180幅织物进行操作,查看布面图像的处理效果。最后比较两种织物数字图像表面颜色表征方法———将8幅图像所有像素点颜色信息作为有效信息,与将本方法得到的像素点颜色信息作为有效信息,计算得到RGB值。对织物表面颜色数字图像表征方法进行了简单讨论。     

数字色空间

至今,在网版印刷和其它印刷领域中,精确的彩色复制依然依靠熟练的印刷机操作人员和生产现场的其他技术人员来完成,他们为了获得客户规定的颜色而调节印刷过程以适合于不同的承印物、油墨和应用场合。但这些人员在控制颜色的过程中所具有的控制范围受到网版制作工具、印刷机和印刷过程中其它因素的调节范围的限制。彩色复制是一种主观性很强的工作,在过去的150年当中大体没什么变化。然而,随着数字桌面色彩的出现,规定、计算和控制颜色的解决在朝着复制过程中的前端—图形设计阶段转移,并达到了新的控制水平。印刷机和其它的传统模拟工具不再…     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明:该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

基于CIE色度系统的烟草薄片涂布率检测与控制

本研究采用CIE色度系统对烟草薄片的颜色进行量化,通过回归分析建立基于CIE色度系统的涂布率检测方程,并形成生产过程的质量控制模型。结果表明,基于CIE色度系统的颜色检测,对烟草薄片的颜色指标可以进行准确量化,涂布率与颜色指数L*、a*呈极显著相关,与颜色指数b*呈现显著性相关。回归方程的决定系数（R2）达0.975,F值达38.524,相对误差0.315%。     

半色调图像印刷中的数字流程

数字化工作流程是以数字化的生产控制信息和管理信息,将印前、印刷、印后三个分过程整合成一个不可分割的全自动化系统,使数字化的图文信息完整、准确地流通,并最终加工制作成印刷成品。PPF包括所有的生产控制信息,具体可概括为以下三方面,①印前阶段：色彩管理描述信息,补漏白参数,文稿、图像的管理,版面描述,