隨著顏色科學(xué)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,數(shù)碼相機(jī)不僅成為數(shù)字化圖像采集過程中的一個(gè)重要設(shè)備,還逐漸成為普通用戶獲取圖像的重要工具。但是由于數(shù)碼相機(jī)本身的設(shè)定,光照條件以及數(shù)據(jù)傳遞途徑等因素發(fā)生變化,會(huì)導(dǎo)致彩色復(fù)制傳遞的不一致性。針對(duì)這一問題,人們提出了數(shù)碼相機(jī)特征化的解決方案。針對(duì)數(shù)碼相機(jī)在應(yīng)用中對(duì)色彩傳遞一致性及穩(wěn)定性的要求,本文提出了以亮度進(jìn)行劃分的特征化模型并進(jìn)行了比較全面的基礎(chǔ)性探究。首先明確了數(shù)碼相機(jī)特征化的意義和必要性,然后了解了色度學(xué)的理論基礎(chǔ)和數(shù)碼相機(jī)的基本組成及原理,學(xué)習(xí)了現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外數(shù)碼相機(jī)特征化常用的算法,仔細(xì)分析了幾種特征化模型,在原有的算法上并加以改進(jìn)。在驗(yàn)證基礎(chǔ)特征化模型時(shí),我們發(fā)現(xiàn)亮度低的顏色樣本在顏色復(fù)制的過程中會(huì)產(chǎn)生較大的偏差,所以我們根據(jù)亮度分為高亮度集合和低亮度集合,然后再分別對(duì)兩個(gè)集合做特征化。實(shí)驗(yàn)中我們選定了兩臺(tái)數(shù)碼相機(jī)(Canon 60D和Nikon D610),24色標(biāo)準(zhǔn)色卡和140色標(biāo)準(zhǔn)色卡作為研究對(duì)象,使用數(shù)碼相機(jī)拍攝樣本并選擇RAW圖像和JPG圖像兩種格式進(jìn)行研究。進(jìn)行完前期的硬件選擇和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建后,設(shè)計(jì)并驗(yàn)證數(shù)碼相機(jī)特征化的新模型。利用編程實(shí)現(xiàn)與設(shè)備有關(guān)的RGB顏色空間和與設(shè)備無關(guān)的XYZ顏色空間的轉(zhuǎn)換,在求解轉(zhuǎn)換矩陣時(shí),兩個(gè)集合我們采用了多項(xiàng)式回歸模型和根多項(xiàng)式回歸模型十種變換。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)及多組數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,找到了兩個(gè)集合最優(yōu)秀且最穩(wěn)定的模型組合,低亮度集合選擇使用多項(xiàng)式一階模型,高亮度集合選擇使用根多項(xiàng)式二階模型。隨著課題的深入,我們還嘗試了將不同種光源下的圖像恢復(fù)至同一標(biāo)準(zhǔn)光源下。本文選擇與Amiri和Fairchild最近發(fā)表的文章進(jìn)行對(duì)比。他們提出的加權(quán)非線性回歸模型是基于多項(xiàng)式回歸模型的改進(jìn),通過加權(quán)函數(shù)來提升模型的精度,但是也增加了時(shí)間代價(jià)。通過測(cè)試樣本對(duì)兩種特征化模型進(jìn)行的色差評(píng)估,進(jìn)一步突出了以亮度劃分特征化模型的優(yōu)勢(shì),不僅實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,而且精度也有一定的提升。本課題的研究成果也為未來的數(shù)碼相機(jī)特征化模型的發(fā)展提供了一個(gè)新的思路,有一定的借鑒意義。
【學(xué)位單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TB852.1
【部分圖文】：

2.顏色科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)2. 顏色科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的感知及描述的感知是通過物體，眼睛和大腦所產(chǎn)生的一種對(duì)光的視覺效應(yīng)，類似于覺，都是受到外界刺激作用傳遞到人的大腦中進(jìn)而產(chǎn)生感覺。以種藝術(shù)形式來描繪記錄對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的認(rèn)知，但是由于人們學(xué)識(shí)限也不甚了解。隨著顏色科學(xué)的發(fā)展，人們才對(duì)顏色有了更深層次論認(rèn)為，光源照射在物體表面，物體吸收一部分光然后將剩余的射進(jìn)入到人眼，物體顏色信息在視網(wǎng)膜表面形成顏色信息，然后腦部的神經(jīng)中心，最后經(jīng)過大腦的處理，我們就感知到顏色的屬1[15]。由下圖可知，光源，物體，人眼是顏色感知至關(guān)重要的三部

RGB就是應(yīng)用紅色（Red）,綠色（Green）和藍(lán)色（Blue）的第一個(gè)字母命名。利用下圖2.2 實(shí)驗(yàn)裝置可以對(duì)不同波長(zhǎng)的單色光在 2°視角的觀察條件下利用三原色進(jìn)行顏色匹

圖 2.3 CIE1931 RGB 顏色匹配函數(shù)Fig.2.3 CIE1931 RGB color matching function活中，人們所遇見的大多數(shù)光都不是純色光，而是由多種單色光混合而設(shè)待測(cè)光的光譜分布函數(shù)為 (λ)，而對(duì)應(yīng)于各個(gè)波長(zhǎng)的光譜三刺激值b (λ)可以由查表獲得，根據(jù)混色的原理，按波長(zhǎng)加權(quán)光譜三刺激值可范圍內(nèi)每個(gè)波長(zhǎng)的三刺激值，對(duì)每個(gè)波長(zhǎng)的三刺激值進(jìn)行累加求和，即的三刺激值，計(jì)算公式 2.2：780380780380780( ) ( )( ) ( )( ) ( )R K r dG K g dB K b d

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 李瑞娟;鄧倩;;基于三維查找表的RGB到XYZ顏色空間轉(zhuǎn)換的研究[J];包裝工程;2012年13期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 許俊龍;基于光譜的分色算法研究[D];杭州電子科技大學(xué);2015年

2 萬會(huì)江;多光譜成像系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：2824669