GOG模型对平板电脑特征化的适用性研究

为了研究GOG模型是否适用于平板电脑的特征化,对ipad、ipad pro、Huawei matepad和Huawei matepad pro进行了呈色性能测试,然后用GOG模型对4个平板电脑进行特征化,并使用多项式模型对预测结果进行修正,测试了模型对纯色色块以及纯色纺织品图像三刺激值的预测精度。结果表明:不同的平板电脑的呈色性能存在差异,对于通道独立性与色品恒定性较好的平板电脑,用GOG模型进行特征化可以获得较高的预测精度;对于通道独立性与色品恒定性较差的平板电脑,用GOG模型进行特征化获得的预测精度较低,即使经过多项式模型对预测结果进行修正,其预测精度也不够理想。该结果为平板电脑的特征化模型的选择提供了参考。

GOG模型在LCD特性化中的适用性研究

将适用于CRT的GOG模型应用于LCD的特性化,建立LCD的RGB值与CIEXYZ(三刺激值)之间的非线性变换关系,得到LCD液晶显示器的颜色特性数据,从而实现LCD的特性化.采用CIELAB色差公式对实验结果进行评价,平均色差达到8.70,结果显示,GOG模型特性化LCD的精度较低,不适用于对颜色复制要求较高的场合.

液晶显示器颜色特征化的S模型算法

基于对液晶显示器的呈色机理的分析,提出了一种新颖的S-shape模型,并用其代替GOG(增益-偏置-伽马)模型来实现液晶显示器阶调复现曲线的精确拟合及液晶显示器颜色特征化精度的提高。为了检验改进算法的精度,分别用GOG模型和S模型来建立同一台液晶显示器的颜色空间变换,作为LCD颜色特征化的参照,GOG模型被用于来建立阴极射线管显示器的颜色特征化模型,并在设备的相关颜色空间,通过均匀取样选取7×7×7组颜色数据来检验这3种颜色空间映射实例的精度。实验结果表明,对于液晶显示器而言,基于S模型的颜色映射精度比GOG模型有明显提高,其平均色差/最大色差分别为1.825/4.731个CIEDE2000色差单位,与GOG模型应用于阴极射线管显示器的颜色特征化的精度相当。

液晶显示器颜色计算方法的探讨

显示器颜色的准确性是保证印刷质量的重要因素。对显示器进行色彩管理的主要任务就是计算显示的颜色,即确定RGB颜色控制数值与显示颜色的CIE色度值之间的转换关系。本文对EIZO、苹果和普通液晶显示器的颜色进行了测量,分别用增益-偏置-伽玛(GOG)模型、双通道干扰(TPC)模型和分段分空间(PP)模型进行显示颜色的计算,检验各模型的计算精度。实验中将RGB数值均匀分割为9个区间,总共组成729个检验颜色,将计算颜色与颜色测量值进行比较,分析GOG模型、TPC模型和PP模型对三种显示器计算的CIELAB色差,对计算结果进行分析,从而寻找对显示器颜色模型的改进方法。

基于一维查找表的LCD特性化方法的研究

针对LCD显示器的颜色还原问题,根据一维查找表(1-Dimension Look-up Table,1D-LUT)方法,建立显示器设备颜色空间(RGB空间)与标准颜色空间(CIE XYZ空间)之间的颜色特性转换模型,采用CIE LAB色差评价方法,得到平均色差为1.56。并与GOG(Gain-Offset-Gamma)模型特性化结果对比分析,经GOG模型特性化后得到的平均色差为8.87。分析对比1D-LUT与GOG模型对LCD显示器特性化的适用性,为设备颜色的精确复现提供必要的依据。结果表明,1D-LUT相对于GOG模型特性化精度高,具有较好的颜色复现能力,适用于LCD显示器的特性化,而GOG模型不适用于LCD的特性化。