CRT显示器颜色特性化模型与实验研究

基于CRT显示器的显色特性,在GOG模型特性化方法的基础上,考虑三通道相互干扰的影响,对模型进行改进。通过实验测试表明:改进后的模型可控精度达到平均色差0.48ΔEa*b,最大色差0.85ΔEab*,最小色差0.13ΔEa*b,低于目前CRT显示器颜色特性化的最高精度平均色差0.54ΔEa*b,即改进后的模型能有效地减小三通道的相互干扰影响。     

液晶显示器颜色局部特性化研究

目的在液晶显示器上小范围内精确地控制颜色的显示。方法实验选择国际照明委员会推荐的5个基本颜色中心,使用线性插值的方式在各颜色中心小范围内建立三维查找表,实现小范围内精确控制液晶显示器颜色显示的目的。结果该方法对L*,a*,b*的控制精度分别为0.05,0.08和0.03,对色差的控制精度是0.18ΔEab个色差单位。结论使用小范围内建立三维查找表的方式可以实现小范围内更精确显示颜色的目的,为在液晶显示器上实现颜色视觉评价提供特性化基础。     

一种基于RBF神经网络的LCD显示器光谱特征化模型

目的研究LCD显示器的光谱特征化。方法提出一种基于RBF神经网络的显示器光谱特征化模型;扩展神经网络模型输入变量的项数,以提高特征化模型的精度。结果实验结果表明:[rg rb gb]项的引入,提高了特征化模型的光谱和色度精度,以及网络的泛化能力;引入[r2 g2 b2],[r2 g2 b2],[rg2 rb2gr2 gb2 br2 bg2]均会导致模型精度下降及泛化能力降低;以[r g b rg rb gb]作为神经网络输入变量的特征化模型,在精度和泛化能力上均是最优化的,实现了平均色差为0.14的色度精度。结论选择扩展项[rg rb gb]作为输入变量的RBF神经网络模型对LCD显示器进行光谱特征化,是一种高精度显示器特征化的最优模型。     

CIE DE2000在彩色扫描仪特征化色差评价中的应用

采用支持向量回归机(SVR)建立了RGB色空间到CIE Lab色空间的转换模型,分别采用CIE DE2000与CIE 1976L*a*b*色差公式对模型精度进行色差计算。采用CIE DE2000色差公式得到的测试组色差平均值、最大和最小值分别为2.659 7,5.219 4和0.206 5,采用CIE 1976L*a*b*色差公式得到的测试组色差平均值、最大和最小值分别为2.865 6,5.879 1和0.376 9。实验结果表明,CIE DE2000与CIE 1976L*a*b*色差公式计算的色差值基本一致,均符合彩色扫描仪特征化精度要求,可将CIE DE2000色差公式用于扫描仪特征化管理中。     

一种数码喷墨印花机的颜色特性化方法

目的为了提升数码印花中彩色图像的复现精度,提出一种在子空间采用遗传算法优化BP神经网络的颜色特性化方法。方法介绍遗传算法(GA)优化BP神经网络的基本原理,设计一种在L*a*b*颜色子空间建立的颜色特性化模型,并对1000个色样开展GA-BP神经网络模型训练实验,最终拟合出印花色样的L*a*b*色度值和输入的印花图像RGB驱动值之间的非线性关系。结果该方法对125个测试色样的颜色特性化预测结果显示,超过90%的色样色差分布在2.0以内,光谱均方根误差(RMSE)分布在0.02以内。结论该方法较未进行遗传算法优化BP神经网络,预测精度得到明显提升,能够达到较高的数码喷墨印花彩色图像复现精度。     

色度计算方法及其影响因素研究

基于XYZ,CIE L*a*b*颜色空间的色度值和色差计算方法,分析了波长间隔对三刺激值计算的影响以及不同加权表的差别和应用范围,最后研究了CIEL*a*b*空间中色差与光谱反射率差、色差与三刺激值间的逆转现象,并对其在颜色测量仪器校正方面的应用进行了分析。     

利用色度仪棉糖分级与定量检测方法研究

为获得方便快捷的棉糖仪器检验方法,采用纺织业常用的色度仪建立棉糖的色度分级法(CGTM)与色度定量法(CQTM),经棉样实测检验,认为这2种棉糖的色度检验法都是可行的。通过色度分级法(CGTM),可实现色度参数(a*,b*,h*)对颜色级(蓝～橙红)进行数字化描述,取代纸质标准色卡;通过色度定量法(CQTM),与分光定量法类似,可直接用L*,C*,b*,K/S,dE*等色度参数描述棉糖含量,但存在同批次不同色度参数拟合数据波动较大、不同色度参数拟合方法差异显著性等问题,后续还需要深入研究。     

基于人工神经网络的光谱反射率重建

目的研究基于BP神经网络法和FNN神经网络法重构图像光谱反射率的精度。方法以SG标准色卡作为训练样本,分别使用BP和FNN神经网络法,对测试样本DC标准色卡的光谱反射率进行预测,并利用CIEL*a*b*色差公式、均方根误差(ERMS)和光谱匹配精度(GFC)对结果进行评价。结果 BP和FNN神经网络重构的光谱反射率平均色差(ΔEab)分别为2.997和3.071,平均均方根误差(ERMS)分别为0.056和0.049,平均光谱匹配精度(GFC)分别为0.987和0.991。结论 2种神经网络方法重构的光谱反射率具有相当优越的色度和光谱精度。相比于FNN神经网络,BP神经网络更加适合于光谱图像的获取领域。     

印刷品质量检测颜色转换模型研究

目的研究印刷品质量检测中的颜色转换模型。方法基于色靶的测量数据,采用三维查找表法和多项式回归法,分别建立RGB与CIE L*a*b*颜色空间转换模型,并实验比较了2种算法转换模型的精度。结果三维查找表法转换模型的最大色差为3,四面体插值算法精度稍高于三线性、三棱柱和金字塔插值算法,平均色差为0.64;多项式回归算法的精度随着项数的增多而提高,20项的平均色差为2.58。结论三维查找表法转换模型精度高于多项式回归法,效果理想,能判断出CCD采集到的印刷图像是否存在色偏,且随着RGB颜色空间划分越细小,转换精度会越高。     

建立CRT色度变换的神经网络模型

针对7点LOG空间分布方案的343个训练样本,提出了采用2个隐层和少节点网络结构的方案,并用拟牛顿法训练神经网络模型。采用10点LOG空间分布方案中不同于训练样本的216个检验样本实时监控训练过程,以避免出现“过训练”现象,从而求得全局极小点邻域内的可行解,建立从CRT的R,G,B到CIE的X,Y,Z色度空间变换的BP模型。实例计算表明,该模型在收敛性、训练时间和泛化能力等方面均明显优于采用3～4个隐层方案的模型;模型的色差平均转换精度接近0.60个CIELUV色差单位,标准离差为0.57个色差单位,而4个隐层方案模型的色差平均精度和标准离差分别为1.53和0.77个CIELUV色差单位。     

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.     

关于颜色空间转换的RBF网络动态子空间自动划分辨识方法研究

以RGB与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,采用径向基函数(RBF)神经网络,研究了颜色值在不同颜色空间之间的转换。利用基本采样数据集建立了颜色空间转换RBF网络模型,并通过增加样本数据,采用动态规划颜色子空间的方法,提高了模型转换精度。研究结果显示,该方法的转换速度和精度都优于基于动态子空间自动划分的BP神经网络颜色空间转换方法。     

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。     

采用液晶编码光栅的物体形貌测量新方法

提出一种基于液晶编码光栅和立体视觉技术实现物体形貌测量的新方法。该方法利用液晶显示的可控特性,按照预设编码方案,由计算机控制编码光栅的变换,产生足够的测量特征点,其突出优点在于编码变换无机械运动。根据液晶显示的特点,设计了二分值空间编码设计方案;基于立体视觉三维测量模型,提出了高精度立体视觉现场标定方法。标准平板平面度测量实验中,采用上述方法实现平面度测量精度为0.592mm。     

基于多项式回归模型的显示器特征化研究

在用色彩管理软件以及分光光度仪对显示器进行屏幕的校准和特性化后,以多项式回归算法建立RGB到Lab 颜色转换模型,通过实验分析了多项式回归模型不同项数、不同样本对液晶显示器特性化精度的影响。结果显示,用多项式回归算法建立的三阶三元二十项多项式可以得到色差为2. 5 左右精度较高的预测模型。     

一种LCD显示器颜色光谱反向特征化方法

目的为了实现颜色光谱到设备相关颜色空间的特征化。方法采用一种RBF网络和立方体等级细分相结合的方法,构建LCD显示器颜色光谱到RGB数值转换模型。结果客观验证343个颜色光谱反向转换的平均色差为0.61,最大色差为2.62。结论该模型是一种精度较高的反向特征化模型。     

On statistical analysis of factors affecting anthocyanin extraction from Ixora siamensis

This study focused on designing an experimental model in order to evaluate the influence of operative extraction parameters employed for anthocyanin extraction from Ixora siamensis on CIE color measurements (a*, b* and color saturation). Extractions were conducted at temperatures of 30, 55 and 80°C, soaking time of 60, 120 and 180 min using acidified methanol solvent with different trifluoroacetic acid (TFA) contents of 0.5, 1.75 and 3% (v/v). The statistical evaluation was performed by running analysis of variance (ANOVA) and regression calculation to investigate the significance of the generated model. Results show that the generated regression models adequately explain the data variation and significantly represented the actual relationship between the independent variables and the responses. Analysis of variance (ANOVA) showed high coefficient determination values (R2) of 0.9687 for a*, 0.9621 for b* and 0.9758 for color saturation, thus ensuring a satisfactory fit of the developed models with the experimental data. Interaction between TFA content and extraction temperature exhibited to the highest significant influence on CIE color parameter.     

基于BP神经网络的CMYK到L*a*b*颜色空间转换模型

由于BP神经网络不需要充分的理论根据,利用色靶的大量数据,通过BP神经网络,建立了CMYK到L*a*b*色空间的转换关系,并评价了模型精度。研究结果表明:BP神经网络用于CMYK到L*a*b*颜色空间转换,计算速度快,转换精度较高。