基于simple γ模型的各种CRT色空间变换方法

采用基于simple γ模型色空间变换基础上的多项式拟合、三维查找表和神经网络的方法,建立设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系,完成了设备颜色显示的特征化。并分别与多项式拟合、三维查找表和神经网络的方法做比较,发现基于simple γ模型的色空间变换的各种方法,都对原方法在色差精度上有所提高。其中simple γ模型变换的神经网络方法最具优势,CIELab平均色差小于~2.8。     

彩色扫描仪的特征化

阐述了扫描仪特征化的原理和方法.采用多项式回归和人工神经网络技术,建立了扫描仪记录的RGB信息和原影像CIEXYZ及CIELAB色度信息之间的非线性对应关系.对4个常用扫描仪,实验得到了合理的多项式和人工神经网络结构.发现多项式项数为10较为合适,达到的CIELAB平均色差和最大色差分别在1.6～3.0和8～13个色差单位之间;6个隐含层神经元为人工神经网络较为合理的结构,达到的CIELAB平均色差和最大色差分别在1.4～2.6和6～8个色差单位之间.实验结果表明,对常用扫描仪的特征化,可采用多项式回归或人工神经网络技术,其中人工神经网络技术精度较高.     

基于LMS与RGB子空间的扫描输入数据的颜色校正

在RGB子空间内使用最小二乘原则建立从设备RGB空间直接到CIELAB空间的三维一阶映射方程,实行对扫描输入数据的颜色校正.实验验证,理想色与分别在各RGB子空间内建立的颜色映射方程所计算的颜色的色差明显小于与在整体空间建立的映射方程所计算的颜色的色差.     

彩色打印机色空间变换的色度密度方法

提出了一种用于彩色打印机色空间变换的方法.基于输出色彩单色色度特性与数字驱动值以及复色与单色色度特性之间存在着一维和三维的特征关系,通过色度密度的概念及神经网络方法将此特征关系定量化,由此建立了输出色度色空间与输入数字色空间之间的变换关系.采用729组训练数据的实验结果表明,该色度密度方法达到的变换精度高于一些直接建立输出输入关系的方法.喷墨打印系统的实验结果表明,输出CIELAB色度平均和最大色差分别为3.18和16.0;260组泛化测试CIELAB色度平均和最大色差分别为4.00和16.8.     

改进混沌粒子群优化的灰色系统模型在机床热误差建模中的应用

为减少热误差对数控机床加工精度的影响,提高灰色系统模型(Grey system Model,GM)的预测精度,尝试将改进混沌粒子群优化(Improvemen Chaotic Particle Swarm Optimization,ICPSO)算法引入到灰色系统模型中,提出一种基于改进混沌粒子群优化算法的灰色系统模型数控机床热误差建模方法。首先,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)粒子与GM(1,N)系数的映射关系;其次,ICPSO中混沌理论的Logistic映射对粒子群的位置和速度进行初始化,通过优化搜索得到最优GM(1,N)系数和输入子集;最后,建立改进混沌粒子群优化的灰色系统模型(ICPSO-GM),对数控机床热误差进行预测。仿真实验表明,ICPSO-GM预测精度高于GM和人工神经网络(ANN)模型,证明了ICPSO-GM能有效地解决数控机床热误差预测问题。     

数字影像输出设备色域边界的插值计算方法

提出了一种数字影像输出设备色域边界的插值计算方法,并对其精度进行了实验分析。基于CIELAB色空间中色域的连通性和三角形插值技术,该方法直接在CIELAB L*a*b*坐标中进行插值计算,得到有规律变化的色域边界点。对3个不同类型的输出设备进行了精度分析,采用386个采样点确定色域边界,296个检验点的色度值与实际输出色度值CIELAB色差ΔE_ab的平均值/最大值分别为2.31/6.93、2.03/6.70和0.40/2.11,接近于各自设备机械稳定性引起的色差。此外,将色域表面映射为色域球,在色域球上进行插值三角形的预查找,使得插值三角形的确定时间由2.5 min缩短到10 s,降低了15倍。     

用彩色CCD相机测量发光二极管显示屏的色度

提出了一种高精度色度计和彩色CCD相机相结合快速测量发光二极管(LED)显示像素的亮度和色度的方法.首先,用彩色CCD相机测量LED显示像素,通过图像处理提取每个LED显示像素点在RGB颜色空间中的亮度值和色度值.然后,建立RGB颜色空间和CIE 19 31XYZ颜色空间的多通道自适应矩阵,并使用色度计对部分LED显示像素点进行精确测量,基于精确测量值和对应的RGB值计算出自适应矩阵.最后,通过自适应矩阵计算出所有LED显示像素的亮度和色度值.实验结果表明:自适应矩阵大小合适的情况下,该方法计算出的数据与色度计测量数据之间的色差值△E＜1,在人眼视觉中的颜色差异轻微,可快速、精确地采集LED显示像素的亮度和色度值,实现LED显示屏的高精度亮度、色度校正,从而大幅提高LED显示屏的显示效果.     

基于模糊辨识的设备彩色特征化模型的研究

基于颜色自然语言描述的模糊性,以RGB颜色空间与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,建立了以模糊控制方法为基础的彩色设备特征化模型,并对照基于三维查找表与插值算法的彩色设备特征化方法,对该模型进行了讨论。研究结果显示,该模型设计简单,便于应用,可以适用于设备彩色的特征化非线性描述。当采样空间点数量为125个时,模型对于检验样本点转换的平均色差达到2.65,而要达到相同水平的平均色差值,三维查找表与插值算法至少需要512个采样空间量,即该模型具有在较少样本点情况下可以获得较高精度的优点。     

桌面彩色打印设备的色域描述

采用由RGB控制信号到参考色空间变换的方法形成了CIELAB空间中均匀分布的色域表面描述点集;进一步采用三角形网格化和插值技术,形成了适于色域特性分析和色域压缩的色域描述.通过采用优化的变换和在CIELABL*a*b*空间中的插值技术,提高和改善了色域表面的确定精度和平滑性.该描述可给出色域体积、原色和二原色合成色的色度等色域特性指标,以及一定参量下的二维色域图.     

基于概率神经网络的尿样颜色识别

基于概率神经网络,提出一种与尿液反应后尿试纸的颜色识别方法。针对颜色色空间转换的非线性复杂关系,获取标准阈值颜色色度值,进行归一化处理后,建立基于概率神经网络的尿样颜色识别模型。实验结果表明,用概率神经网络进行尿样颜色识别是可行而有效的。与颜色色差评价方法作比较,该方法无须进行色空间转换,只利用设备原有RGB颜色空间的RGB值即可实现,更易于操作。     

颜色测量仪器及其发展

本文介绍颜色测量仪器的国内外发展状况,目前主要的颜色测量仪器发展趋势     

在均匀颜色空间中实现彩色图像的颜色量化

颜色量化是将原有图像中的多种颜色根据人的视觉效果归类为较少的颜色,从而用这些较少种类的颜色重新生成一幅新的图像,使量化后的图像与原图像的差别即量化误差最小.采用了将RGB非均匀颜色空间变换到L^*a^*b^*为基准的均匀颜色空间的方法,在L^*a^*b^*均匀颜色空间中对彩色图像进行颜色量化,从而解决了量化误差相对人眼不均匀的问题.首先将彩色图像的像素数据保存在单链表中,然后对链表进行扫描,并把本次扫描得到的色差最小的两个节点合并成一个新的节点.经过足够的动态运算后可得到量化处理后的图像调色板.实验结果表明,本方法具有普遍性、唯一性,可以减小量化误差,提高颜色量化的准确性.     

一种结合SVM的颜色识别系统研究

针对SVM算法能够克服＂维数灾难＂和＂过学习＂等困难特点,进行结合SVM的颜色识别系统研究。采用数字集成颜色传感器TCS230构成的颜色检测电路,采集目标物的RGB频率值与标准值匹配,构建SVM进行Matlab仿真,利用SVM模式识别处理输入向量,将输出结果利用CIE色差标准聚类计算,得出目标物色彩与8种常规色彩的色差,然后按照色差最小原则进行分类。设计上位机软件,试验系统的可用性,评判标准人对色彩的心理感受。实验结果分析得出,系统具有很好的可行性,完全能够达到现实应用的要求,具有广阔的应用前景。     

条纹颜色分离与聚类

为解决彩色物体表面颜色干扰以及条纹之间的颜色串扰导致彩色结构光系统产生的条纹颜色误识别问题,提出了彩色结构光的条纹颜色分离以及聚类方法。首先,提出了一种新的摄像机和投影机的颜色校正方法,以消除外界环境光以及系统的颜色串扰现象,解决系统的耦合性问题。其次,给出了一种物体的反射分离机制,用于提取物体表面的漫反射分量和镜面反射分量,修正彩色物体的背景色对彩色编码条纹的影响。最后,利用颜色聚类算法,对经过彩色物体调制后的条纹进行颜色归类划分,纠正条纹颜色之间的干扰,恢复系统消耗的彩色条纹颜色信息。实验验证了本文提出方法的有效性,结果表明:该方法具有较高的抗干扰能力、较强的鲁棒性,能准确有效地识别受干扰的彩色条纹,识别正确率达到92%左右。     

Effects of Target and Distractor Saturations on the Cognitive Performance of an Integrated Display Interface

Color coding is often used to enhance decision quality in complex man-machine interfaces of integrated display systems. However, people are easily distracted by irrelevant colors and by the numerous data points and complex structures in the interface. Although an increasing number of studies are seriously focusing on the problem of achieving efficient color coding, few are able to determine the effects of target and distractor saturations on cognitive performance. To study the performances of target colors among distractors, a systematic experiment is conducted to assess the influence of high and low saturated targets on cognitive performance, and the affecting extent of different saturated distractors of homogeneous colors on targets. According to the analysis of the reaction time through the non-parametric statistical method, a calculation method of the cognitive performance of each color is proposed. Based on the calculation of the color differences and the accumulation of the reaction times, it is shown that with the different saturated distractors of homogeneous colors, the high saturated yellow targets perform better than the low saturated ones, and the green and blue targets have moderate performances. When searching for a singleton target placed on a black background, the color difference between the target and the distractor should be more than 20ΔE*ab units in the yellow saturation coding, whereas the color difference should be more than 40ΔE*ab units in the blue and green saturation coding. In addition, as regards saturation coding, the influence of the color difference between the target and the background on cognitive performance is greater than that of the color difference between the target and the distractor. Seemingly, the hue attribute determines whether the saturation difference between the target and the distractor affects the cognitive performance. Based on the experimental results, the simulation design of the instrument dials in a flight situation awareness interface is completed and tested. Simulation results show the feasibility of the method of choosing the target and distractor colors, and the proposed research provides the instruction for the color saturation design of the interface.     

国内外金属颜色的定量研究概述

介绍了近年来国内外对金属颜色定量研究的概况。有关金属颜色定量研究的资料甚少，而且研究内容仅限于Au-Ag-Cu、Cu-Zn-Al和Cu-Mn-Zn合金系的颜色测量和色度参数随杨分变化规律的初步探讨方面。由于固体金属或合金的色度参数不仅与其材料的组成和内部结构有关，而且受测色仪器、测色条件和样品状态的制约，因此需要进一步从固体物理学、量子力学、金属光学等角度探讨颜色本质，建立合金颜色的理论计算模型。指出金属颜色的定量将在装饰合金的开发研究和金属表面着色等方面发挥重要作用。     

工程机械产品的色彩设计研究

在工程机械产品设计中,色彩的应用极为重要,对于消费者而言,色彩比外形更能吸引他们的注意力。因此,本文主要针对工程机械的特点及其色彩设计进行了简要的归纳和探讨。     

全光谱配色的匀色空间权重因子方法

在CIE 1976(L^*a^*b^*)匀色颜色空间中,本文为全光谱匹配方法提供一种权重因子。这种权重因子使∑_j[ΔE(λ_j)]²→min.实验结果表明,使用这种色差型权重因子进行计算机配色比Schmid和Strockash设计的两种权重因子效果好。     

一种改进的基于小波去噪和区域生长的彩色图像分割算法

彩色图像分割是彩色图像处理中的重要问题。传统的彩色图像分割都是基于灰度分割算法,而忽略了彩色的空间域视觉效果及噪声污染问题。文章提出一种新的基于小波去噪和种子区域生长的一种改进方法：首先,应用小波去噪技术,强化图像边缘特征,抑制噪声,提高原始图像的信噪比;其次,将RGB彩色图像转化到HIS空间进行边缘检测,对图像进行抖动处理以减少彩色图像中的颜色数目,然后对不同分量进行序列阀值分割;最后对分割结果再进行一种新的基于区域生长的颜色相似性的聚合。仿真结果表明该算法更加符合人眼的视觉特性。     

模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法

为了充分利用彩色图像提供的信息提高人脸识别的性能,提出了一种模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法。该方法首先构造一种模拟人类的色彩感知机制的对立色模型,将彩色人脸图像描述为对立色形式。然后,模拟初级视皮层的信息处理机制,从图像对立色描述的亮度分量和色度分量分别提取人脸的纹理特征和色彩特征。最后,分别对纹理特征和色彩特征进行分类识别,并将二者的识别相似度融合得到最终的人脸识别结果。该方法利用对立色模型提高了色彩特征对光照变化的鲁棒性,并且综合利用彩色图像的色彩和纹理信息提高了人脸识别的精度,特别是对模糊图像的识别精度。在彩色FERET人脸库和AR人脸库上的实验表明,相对于直接对灰度图像进行识别的方法,该方法对清晰图像的识别率提高了4.5%～16.3%,而对模糊图像的识别率提升更加显著。