基于数码打样CMYK到L*a*b*色彩空间转换方法的研究

通过对ECI2002标准色靶数码打样样张进行实验数据测试、分析得到其色块网点呈色符合平面规律,并建立起不同K值下的CMYK到L*a*b*色彩空间转换方程,应用△E*ab色差公式进行精度检验后,最终得出基于平面理论建立起来的CMYK到L*a*b*色彩空间转换方程是实现数码打样设备色空间转换的有效方法,可为数码打样中色彩管理色空间转换部分的研究提供更加广泛的理论依据.     

虚拟打样的BP神经网络模型

在色彩管理中,总是要进行色空间的转换,而这种色域变换是一个非线性的复杂过程.为了更好的实现这种转换,通过对训练方法、传递函数、隐层数及隐层单元数的比较,最后得出一个较理想的CMYK到Lab色空间转换的BP神经网络模型.     

RBF神经网络在显示器色空间转换中的应用

目的研究RBF神经网络对显示器色彩空间转换预测准确性的方法。方法通过编程借助Measure Tool软件自动测量获取建模和测试数据,通过反复测试选择建模合适的函数和参数,最后用RBF神经网络模型进行仿真实验,以获取较好的RGB转换到Lab色空间的转换模型。结果 RBF神经网络模型测试得到的色块平均色差达到0.75,最大色差达到19.7。结论该方法建模简单方便,网络训练速度快,转换精度高,对显示器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。     

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。     

图像系统中的色彩管理

论述了随着技术的发展,包装印刷和桌面出版中所涉及到的图像系统也日益开放化,色彩管理已成为保障图像在图像系统中的不同组成部分之间进行高保真转换最为关键的技术.介绍了色彩管理的概念和基本模型,给出了图像系统中进行色彩管理的实现方法.     

基于三维查找表的CRT色空间转换的研究

彩色显示器是用来传达颜色信息的重要工具,而色彩在不同设备和系统上往往会造成差异,因此对显示器建立一个色彩管理系统很有必要.采用三维查找表的方法建立了RGB-CIELab色彩空间转换模型,完成了模型的色差计算与精度分析,取得了较好的实验结果,为建立显示器的色彩管理系统提供了依据.     

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。     

基于神经网络的L*a*b*-CMYK色彩空间转换算法的研究

针对L*a*b*值-CMYK值转换的非线性特性,提出了一种基于改进BP神经网络的非线性转换方法。运用神经网络特有的非线性映射能力和不需要精确数学模型的分析能力,实现了这一非线性转换。实验结果表明,建立的网络模型具有较好的精度,能够满足色彩空间的转换要求。     

基于CAMSHIFT算法和形态学的人手动态分割

动态图象分割是计算机视觉分析中一个重要和困难的任务。该文讨论了一种基于CAMSHIFT算法和形态学的动态跟踪分割。首先把采集到的图象由RGB色彩空间转换到HSV色彩空间,因为肤色对HSV色彩空间的H色调具有恒常性。其后在HSV颜色空间建立肤色直方图模型,确定肤色概率度,运用CAMSHIFT算法对人手动态跟踪,然后运用形态学重构闭运算去除空洞和噪声。实验证明该方法能够有效的实现了人手的动态分割。     

遗传算法优化 BP 神经网络的显示器色彩空间转换

目的基于改进遗传算法优化BP神经网络,研究对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法通过改进数据归一化处理和遗传算法的适应度函数,来优化BP神经网络的权值和阈值,以将它们的分布范围缩小,再用BP算法进行精确求解,并将该方式与常规方式作对比。结果训练优化后的BP神经网络预测模型20次,测试色块平均色差为2.9353,最小平均色差为1.9467。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器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。     

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。     

基于三维查找表插值算法的显示器色彩空间转换模型的研究

采用三维查找表的转换方法,建立了RGB-CIELab色彩空间转换模型,取得了较好的实验结果,模型转换的色差都小于3,在人的视觉不敏感范围内。比较研究了4种插值算法模型的精度,结果表明:随着将立方体的分区细划,转换精度越来越高。     

基于OSA-UCS数据的CIECAM02图像复制色差评价

目的为了改进彩色图像复制时在不同观测环境下的误差,将优化后的色貌模型引入色彩信息转换。方法在分析CIECAM02-Jab用于彩色图像复制的色彩评价的基础上,提出利用OSA-UCS数据集建立新的优化色貌空间实验方案。利用线性回归的方法,调整原始颜色空间中的明度和彩度,构建出新的均匀颜色空间J_xa_xb_x。结果经过检验发现新的优化色貌空间J_xa_xb_x色差的离散程度减轻,空间更趋均匀,更加符合均匀性标准。结论新的优化色貌空间J_xa_xb_x修正了均匀颜色空间的均匀性,比CAM02初始色貌空间有了一定程度的提高,对彩色图像复制的色差评价取得了一定的效果。     

基于 Lab 颜色空间的手写文字提取算法研究

目的研究颜色空间聚类在彩色手写体文字提取方面的应用。方法分别在Lab,LUV,YCbCr颜色空间以及YIQ颜色空间下,进行手写体文字图像聚类效果的分析比较,并结合空间域滤波增强与边缘检测技术提取出所需要的手写体文字信息。结果所选择研究对象在Lab颜色空间下对手写体文字具有较好的提取效果,有利于后续的文字识别。结论颜色空间聚类方法能有效避免灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。     

基于BP神经网络的CMY到XYZ颜色空间转换算法研究

对基于BP神经网络的CMY到XYZ颜色空间转换算法进行了探讨,给出了算法工作流程并建立了模型.最后通过实验对算法进行了验证.     

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。     

基于自适应混合颜色空间的图像分割在药片泡罩包装检测中的应用

提出了一种建立新的颜色空间方法,根据相关性小和辩识能力好的原则, 在经典颜色空间分量中选择颜色分量,构成混合颜色空间,可改善需检测的药片图像分割的精确性和鲁棒性.实验表明:基于混合颜色空间的图像分割,药片边缘定位准确,克服了光照不均匀等问题,可精确计算出药片的几何形态属性,提高缺陷药片的识别率.     

基于分区的 RBF 神经网络颜色空间转换模型的研究

根据 CMYK 颜色空间的特点,对其进行了分区处理,利用 RBF 神经网络最佳逼近性能、全局最优特性和高度非线性转换的优势,构建了基于 RBF 神经网络每个颜色空间分区转换的正向和反向模型。 通过训练样本建模和测试仿真实验,并对最后的实验数据分析处理,最终获得了一个较好的神经网络模型,并且模型的精度非常高。     

基于立方体内缩的反向颜色空间转换算法

目的提出一种基于立方体内缩的反向颜色空间转换算法,实现颜色值从CIELab颜色空间到RGB颜色空间的转换。方法选取4096组建模点和512组测试点,以三维查表插值法为理论基础,设计一种基于立方体内缩的方法逐步搜索符合条件的特征点来代替测试点,计算得到测试点反向转换后的RGB值。结果通过CIELAB 1976,CIE94和CIE2000色差公式对算法的转换精度进行评价,计算测试点的Lab值和反向转换得到RGB值对应的Lab值之间的色差。测试点的平均色差分别为2.07,1.53和0.96,大部分色差的分布范围在0~3之间,算法的转换精度较高。测试点反向转换后的结果较为理想,在绿色调区域和亮度较低的红色调区域的精度可进一步提升。结论实验结果表明此算法可精准、快速、有效地实现颜色值从CIELab颜色空间到RGB颜色空间的转换。