光源色域面积评价方法的比较分析

比较多种光源色域面积指标,研究3种常用的光源色域面积指标的关系.选取48个光源,用其光谱进行数值计算,计算其全色域指数(GAI)、光色品质色域面积(CQS_QG)指标和IES-TM-30-15相对色域面积(RG),并分析这3个色域面积之间的关系.结果表明:QG值与RG值的相关性最高,GAI值与QG值,RG值的相关性都不高;光源色域面积计算中,采用的颜色样本,颜色空间和参考光源对计算结果都有很大的影响.     

高清晰度电视系统三维色域研究

根据相加混色原理,建立了常规色域的三维数学模型,在CIE1976LUV三维色度系统与Pointer物体真实表面色色域作了色度学比较.结果表明,常规HDTV传输系统之所以不能传输或重显全部Pointer色域,并不单纯因为色域范围小,两个色域涵盖的颜色范围有差别也是重要原因.这对需要从三维和颜色覆盖范围方面研究色域问题具有...     

一种基于色空间转换的色域体积快速估算法

为了利用少量色度测试数据快速计算显示设备的三维色域体积,提出基于CIELAB到RGB色空间的均匀采样色域体积估算方法.该算法在CIELAB色空间定义色样集,经色模矩阵转换到与设备相关的RGB空间,统计得到设备可显示色样占色样集总和的比例,以此估算被测显示器的三维色域体积.算法虽为估算方法,但通过适当调整量化间隔,可提高计算精度.与四面体剖分色域体积计算方法相比,本算法节省色度测量工时,运行速度更快,适用于显示器颜色重显性能的快速检测和评价.     

印刷色彩管理的色域映射技术

基于色域映射技术在印刷色彩管理与跨媒体图像复制中的核心地位,阐述了色域映射的基本原则和色域映射的方式.初步探讨了色域映射技术研究的主要内容,包括色域映射空间的选择、色域边界的计算、色域映射的类型、媒介色域与图像色域的选择、色域映射的方向,并预见了色域映射技术的两个发展方向.     

不同色域映射算法视觉效果的一种评价方法

研究彩色复制系统中比较各种色域映射算法视觉效果的一种评价方法．以彩色打印机原有的色域作为源色域,打印出由多个色块组成的图像作为原图;以一个假设的小于打印机原色域的色域作为复制色域,按不同的色域映射算法打印出复制图像,以复制图像与原图的相近程度为判据,对各种算法的效果进行视觉比较．视觉评价实验比较了clip(截切)、lin(线性)、knee(单折)和sigmoid(S型)等色域压缩映射算法的效果,在多数情况下clip算法效果较好．     

一种基于LUT表的色域匹配方法

在基于ICC Profile的色彩再现机制中,利用LUT表与打印机色域特征,提出了一种新的色域匹配插值方法,实现了L*a*b*色域到CMYKcmk色域的匹配.该算法具有开放性、实时性和自适应性.     

彩色测温方法中物体辐射色域的界定和划分

介绍了彩色测温方法的基本原理, 并基于可见光波段内光谱发射率的线性模型给出物体辐射颜色色品的表述; 明确了一个色品最多只能求解出两个温度; 解决了彩色测温方法中物体辐射色域的界定问题,并将辐射色域划分为温度单解域和双解域。     

不同色域映射意图的适应性研究

为了在实际生产过程中针对不同类型原稿及其用途快速准确地选择相应的色域映射意图,详细研究了常用的4种色域映射意图对不同类型原稿的影响适应性,即哪种色域映射意图能够使特定的原稿准确再现。实验选择具有代表性的图像和TC9.18RGB色表分别按照4种色域映射方式输出,运用视觉主观评价和色表测量数据的客观评价方法相结合归纳出4种色域映射的适应性。实验结果表明,注重色调和层次上表现的原稿类型适合采用感知映射,注重色彩渲染的原稿类型则适合采用饱和度映射,而对于精确再现的图像则适合采用绝对色度映射。     

面向Pointer色域的优化色差系统设计

为研究宽色域视频信号与现行电视系统的兼容传输,以Pointer色域为宽色域HDTV传输系统的目标色域,基于最小外接矩形(MER)技术,提出了RC和SC两种优化算法,得到了与ITU-RBT.709常规HDTV系统兼容传输的优化色差信号,并基于此建立新的色差编码系统.该系统在不改变现行HDTV传输系统基色和基准白色度参数、不扩大亮度和色差传输信号动态范围前提下,将可传输的Pointer色域由44%提高到100%,实现了宽色域HDTV信号的兼容传输.文中计算了信号收端重显色差,结果表明,与宽色域ITU-RBT.1361系统相比,优化的色差信号系统色视觉保真度较高.     

求解矿物反射色主波长和饱和度的一种新检索表

文章为目前国际矿相学界通用的两种标准白色光源(A和C光源)以及等能光源提供了一套求解矿物颜色主波长和饱和度的新检索数据表。利用该表解法可以脱离色品图,并具有简单快速、准确可靠的优点。此外,还为A和C两种标准光源提供了一套饱和度值从0.2%～100%的色品图。