本文關鍵詞：CIECAM02的若干問題及解決辦法　出處：《遼寧科技大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 色貌模型 色適應 CIECAM02 CAT02 相應顏色數據集

【摘要】：自從2004年CIETC8-01推薦CIECAM02色貌模型作為色彩管理應用以來,它便被用來在一個很廣的觀測條件下來預測色貌,主要在感知屬性方面來指定色貌,來量化色差,并且為顏色管理提供了一個統(tǒng)一的顏色空間和特征文件連接空間。然而經過大量應用研究,Brill和Süsstrunk發(fā)現了CIECAM02存在“黃-藍問題”和“紫色問題”。本文中具體分析了引發(fā)“黃-藍問題”和“紫色問題”的原因,并且得到了一個結論:如果能滿足一個嵌套規(guī)則,則可以同時解決“黃-藍問題”和“紫色問題”,該規(guī)則被定義為:“如果希望所有位于光譜軌跡內的顏色取樣經轉換后不出現問題,則需滿足:HPE三角形必須包含(改進的)CAT02三角形,而(改進的)CAT02三角形必須包含光譜曲線�！北疚氖褂米顑�(yōu)化解決問題的方法得出了解決方案得到了一個新的CAT02矩陣作為最優(yōu)解。新的矩陣不僅滿足了嵌套關系,還發(fā)現該模型在預測相應顏色和色貌數據集時,預測效果比Hunt-Pointer-Estevez(HPE)矩陣性能優(yōu)越。此外,文章還通過實驗數據分析了原始CAT02矩陣M02,新的矩陣MOPT和HPE矩陣MHPE之間的性能,結果發(fā)現新的矩陣和HPE矩陣在所有相應色數據集(共有21組數據)中對9組數據的預測結果存在很大差異。但總體來說,新的矩陣MOPT還是不如原始CAT02矩陣M02的預測效果好(平均差1.0個CIELAB單元)。最后文章得出結論:在既解決“黃-藍問題”和“紫色問題”的情況下,又要保持對相應色數據集和色貌數據集具有良好預測能力的情況下,在以后的CIECAM02版本中本文推薦使用矩陣MOPT。
[Abstract]:Since CIETC8-01 recommended CIECAM02 color feature model as a color management application in 2004, it has been used to predict color appearance in a wide range of observation conditions. Mainly in the sense of attributes to specify color appearance, to quantify color difference, and for color management to provide a unified color space and feature file connection space. However, after a lot of application research. Brill and S 眉 sstrunk discovered the existence of "yellow-blue problem" and "purple problem" in CIECAM02. The reason. And a conclusion is drawn that if a nested rule is satisfied, the "yellow-blue problem" and "purple problem" can be solved at the same time. The rule is defined as: "if it is desired that all color samples located in the spectral locus will not have a problem after conversion, then the 1: HPE triangle must be included (improved CAT02 triangle)." And (improved). The CAT02 triangle must contain a spectral curve. " In this paper, we obtain a new CAT02 matrix as the optimal solution by using the optimization method to solve the problem. The new matrix not only satisfies the nesting relation. It is also found that the prediction performance of the model is superior to that of the Hunt-Pointer-Estevezia HPE matrix in predicting the corresponding color and color feature data sets. The performance of the original CAT02 matrix M02, the new matrix MOPT and the HPE matrix MHPE is also analyzed by the experimental data. The results show that the new matrix and the HPE matrix have very different prediction results for 9 groups of data in all the corresponding color data sets (there are 21 sets of data), but generally speaking. The new matrix MOPT is still not as good as the original CAT02 matrix M02 (average difference is 1.0 CIELAB units). Finally, it is concluded that the "yellow-blue problem" and "purple problem" are solved. In order to maintain good prediction ability for the corresponding color data sets and color appearance data sets, this paper recommends the use of matrix MOPTT in future versions of CIECAM02.
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O151.21

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本文編號：1393329