印刷输入设备对颜色的响应特性研究

印刷输入设备对颜色的响应正确与否是决定印刷品色彩正确再现的前提。该文通过颜色光学中的颜色反应器理论探讨印刷输入设备应具备的光谱响应条件，为印刷用扫描仪中照明光源的理想光谱分布、滤色片以及光电倍增管的最佳光谱响应提出了理论论据。对输入设备的光谱特性及其评价具有现实意义。     

基于双CMOS的多光谱成像系统设计研究

传统摄影术所记录和复制的图像数据颜色是基于同色异谱原理的颜色复制技术,虽然能够提供高分辨率的图像,但是由于同色异谱现象,不能实现颜色的真实复制.文章利用多光谱成像技术,设计一个多光谱成像系统,根据系统对目标的数字响应,采用适当的算法,来重建其光谱维信息.     

多光谱成像技术在颜色复制方面的应用及发展

由于多光谱成像技术不仅能够获得物体的空间维信息,而且还可以获取物体表面的每一个像素的光谱维信息,因此,应用多光谱成像技术来复制出目标物体的颜色,成为颜色科学这一领域的研究热点.对多光谱成像技术在颜色科学的应用及发展进行了简单的回顾,并指出基于Kubelka-Munk理论的多光谱成像技术复制颜色的算法,会提高反射比低的目标颜色复制的精度,因此这种算法将会有更加广阔的应用前景.     

一种测量商业数码相机光谱响应的方法

在颜色科学领域，数码相机被广泛地用于颜色测量、多光谱图像的颜色复制、光谱重建和产品检测、分类等场合。其中数码相机的光电特性是一个重要参数。文章介绍了一种通过数码相机的数字响应RGB和光谱能量分布测量商业数码相机相对光谱响应的方法。实验中采用了Sony DSC—F505V数码相机和PhotoResearch 1980B辐射分光光度计。实验发现该数码相机相对光谱响应曲线与CIE1931标准观察者颜色匹配函数相似。说明目前数码相机的滤色片阵列在设计上有了较大的改进，尽量模拟标准观察者函数，以利于真实复制场景的颜色。     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

包装印刷技术对包装印刷原稿设计的要求

阐述了包装印刷原稿艺术设计与包装印刷复制技术的紧密结合关系，指出了只有从艺术设计与制版印刷要求相结合的角度出发，才能设计出完美的包装印刷原稿，最终得到完美的包装印刷产品。在此基础上，重点从包装印刷工艺技术的特点出发，具体研究了几类主要包装印刷工艺技术对原稿设计的要求。     

土家织锦与织锦纺线之间的颜色感知差异的关系

土家织锦的纺线在纺织前后,易产生颜色感知差异,使得纺织者难于从织锦中的颜色准确判断原纺线的真实颜色。从辐射亮度定义出发,分析了土家织锦表面光谱反射率测量的光路形成,探索了纺线纺织前后的光谱反射率相关性。选择土家织锦纺织过程中常用的22种典型颜色的纺线织成色块样本,采用分光光度计测量得到纺线纺织前与织成锦后的光谱反射率,建立了二者颜色感知差异关系的半经验式光谱信息混合模型;并采用光谱角和拟合优度系数来评价结果。实验结果显示半经验模型拟合光谱曲线与仪器测量的光谱曲线之间的光谱角度差的最大值为θ_(ij)=3.966 4°,平均值为θ_(ij)=1.477 9°,拟合优度系数CGF≥0.995。这表明所提出的模型能够准确描述织锦与纺线之间颜色感知差异关系,为土家织锦纺织选线过程中颜色准确匹配技术提供了理论依据,有助于获得颜色高保真的织锦产品。     

影响光源颜色的灵敏波长点的研究

本文从色度学理论出发，在CIE1976(L^*a^*b^*)颜色空间内，探讨了不同波长处的相对光谱功率分布变化对光源颜色的影响，建立了数学表达式，从而能准确判断各个波长点对光源颜色的影响．在标准光源的模拟过程中，就可以对某些波长点实行重点匹配，更准确的模拟标准光源。     

一阶比光谱-导数光度法在多光谱成像技术上的应用

近年来,运用多光谱成像技术来获取一些珍贵书画艺术品的色度信息,并以此作为电子档案加以保存,正成为颜色科学领域的一个研究热点.本文针对中国书画艺术作品的特点提出了一阶比光谱-导数光谱反射比重建算法.该方法不仅解决了基于Kubelka-Munk理论光谱反射比重建算法中获得颜料浓度矩阵难的技术环节,还可以有效的降低试验成本,...     

基于高光谱图像和逐步回归的新疆新鲜牛肉颜色分析

由于高光谱图像可同时获得样品的图像和光谱信息,近年来在现代检测技术上得到广泛关注,本文探讨了高光谱图像技术对新疆新鲜牛肉颜色检测的可行性.本研究采集了78个牛肉背脊样品的高光谱图像,并测量其亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)和饱和度(C*)等颜色参数.选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择多元散射校正Savitzky-Golay平滑、一阶导数和中心化等预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的逐步多元线性回归校正模型.对于L*、a*、b*和C*,模型选择的波长点数分别为7、11、4和9,校正集的相关系数分别为0.92.0.85、0.86和0.81,校正标准差分别为1.55、1.54、0.83和1.83,预测集的相关系数分别为0.91、0.84、0.92和0.86,预测标准差分别为1.71.1.62、0.81和1.68.结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损地检测新疆新鲜牛肉的颜色.