彩色输出设备特征化的三维查找表方法

设备的特征化是色彩管理的关键。给出了一种构建常用数字影像硬拷贝输出设备特征化三维查找表的方法。在RGB数字空间中均匀采样,并进行数据的虚拟扩充;经四面体线性插值技术,建立了由C IEL*a*b*到RGB变换的特征化三维查找表。对3种类型6个不同设备的实验表明,四面体线性插值技术同样适于采样数据的虚拟扩充;由扩充后的采样数据得到的33×33×33尺寸的三维查找表,转换色差较使用未扩充的采样数据得到的17×17×17尺寸的查找表有了明显降低。在其中一个输出设备上对实际影像进行了应用,变换后的影像色彩得到有效校正。

基于三维查找表的RGB到XYZ颜色空间转换的研究

在分析三维查找表算法基本原理的基础上,采用Matlab编程建立了RGB到XYZ颜色空间的转换模型,并实验比较了4种插值算法的模型精度。研究结果表明:转换模型的转换精度较高,效果理想,且随着RGB颜色空间被划分的越细小,转换精度会越高。

基于三维查找表的3-CCD扫描仪校正新算法

提出一种基于三维查找表的扫描仪校正新算法,通过扫描仪任意无规律的校正样本集,实现设备色彩的高精度校正。同时,针对校正样本数过大带来的运算复杂问题,提出了自适应建表插值方法。与传统扫描仪校正算法相比,该算法精度高、实时性强,适用于各种设备的色彩校正。

色域扩展中的快速查找表结构

在立方体插值算法的基础上,提出了一种适合于实时应用的快速查找表结构。其中将涉及颜色空间转换和色域扩展的复杂算法使用硬件上的综合查找表完成,使用了计算速度较快的四面体插值算法。同传统的立方体插值算法相比,有效降低了硬件资源消耗并提高了运算速度。

基于ICC标准的CRT色空间转换方法的研究与比较

分别采用阶调矩阵模型、多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与设备无关色空间的非线性对应关系,完成设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较了几种方法的精确度。对常用显示器的特征化实验结果表明:阶调矩阵模型色差居中,多项式拟合的方法精度较低,三维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势。

印刷品质量检测颜色转换模型研究

目的研究印刷品质量检测中的颜色转换模型。方法基于色靶的测量数据,采用三维查找表法和多项式回归法,分别建立RGB与CIE L*a*b*颜色空间转换模型,并实验比较了2种算法转换模型的精度。结果三维查找表法转换模型的最大色差为3,四面体插值算法精度稍高于三线性、三棱柱和金字塔插值算法,平均色差为0.64;多项式回归算法的精度随着项数的增多而提高,20项的平均色差为2.58。结论三维查找表法转换模型精度高于多项式回归法,效果理想,能判断出CCD采集到的印刷图像是否存在色偏,且随着RGB颜色空间划分越细小,转换精度会越高。

数字图像设备颜色特征化反向变换算法

CIEXYZ是一种不规则颜色空间,难以建立规则的三维查找表直接对数字图像设备进行反向变换.采用基于立方体细分的查找表插值匹配算法,通过设备RGB颜色空间中立方体的细分搜索和迭代,获得与目标颜色三刺激值匹配的设备RGB值.以打印机为例建立三维查找表,通过自制色卡验证了该算法和正向三维查找表算法有较高的重复性.并以ANSI IT8.7/2标准色卡的反向变换为例考察该算法的实际变换精度,结果表明,当CIE三刺激值XYZ位于打印机色域内时,该算法的平均/最大色差为2.06/6.31 CIELAB色差单位.此算法可以精确有效地实现数字图像设备的颜色特征化反向变换.

BP神经网络在颜色空间转换中的应用

色彩管理在彩色印刷中对印品质量起着非常关键的作用,而颜色空间转换又是其中尤为重要的组成部分。近年来业内人士采用诸多方法对颜色空间转换进行了研究。本文从理论基础和建模过程两方面对基于BP神经网络的颜色空间转换方法进行了系统研究,并以三维查找表法为对象对其进行了模拟对比分析。研究表明:基于BP神经网络的颜色空间转换方法理论简单,建模方便快捷,适应性强,易于推广。但目前其建模精度稍低。可以预见,随着建模方法的改进,该方法用于颜色空间转换将会有广阔的发展空间。

基于模糊辨识的设备彩色特征化模型的研究

基于颜色自然语言描述的模糊性,以RGB颜色空间与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,建立了以模糊控制方法为基础的彩色设备特征化模型,并对照基于三维查找表与插值算法的彩色设备特征化方法,对该模型进行了讨论。研究结果显示,该模型设计简单,便于应用,可以适用于设备彩色的特征化非线性描述。当采样空间点数量为125个时,模型对于检验样本点转换的平均色差达到2.65,而要达到相同水平的平均色差值,三维查找表与插值算法至少需要512个采样空间量,即该模型具有在较少样本点情况下可以获得较高精度的优点。

CRT显示器色空间变换方法的比较

分别采用多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系,完成了设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较三种方法的精确度。实验结果表明,对常用显示器的特征化,多项式拟合的方法精度较低;三维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势,CIELab平均色差为0.23～3.71。

基于simple γ模型的各种CRT色空间变换方法

采用基于simple γ模型色空间变换基础上的多项式拟合、三维查找表和神经网络的方法,建立设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系,完成了设备颜色显示的特征化。并分别与多项式拟合、三维查找表和神经网络的方法做比较,发现基于simple γ模型的色空间变换的各种方法,都对原方法在色差精度上有所提高。其中simple γ模型变换的神经网络方法最具优势,CIELab平均色差小于-2.8。

一种基于Neugebauer方程的3D_LUT均匀化方法

3D_LUT是目前普遍使用的打印机色彩校正方法,实践证明均匀3D_LUT有更高的校正精度和效率。针对3D_LUT均匀化问题,文章给出了一种先用Neugebauer方程建立打印输入/输出关系的近似描述,进而直接生成近似均匀3D_LUT的方法,并给出了对应的快速查找算法。与现有反向均匀化方法相比,新方法不附加反向插值误差,可提高色彩校正精度。

一种新的RGB到L^＊a^＊b^＊转换方法的研究

采用改进的四面体插值技术实现印刷品检测过程中图像信息从RGB到L*a*b*的转换。对于四面体插值技术,利用采样点的虚拟扩充方法,获得更大尺寸的三维查找表,进一步提高空间转换精度;采用距离定位的方法,快速确定包含点的四面体,提高其转换速度。实验证明,该算法空间转换速度和精度有了较大程度的提高,为印刷品在线质量检测奠定了基础。

印刷品检测过程中的色彩空间转换研究

通过建立印刷设备特征模型,采用改进的四面体插值技术实现印刷品检测过程中图像信息从RGB到CMYK的转换.对于四面体插值技术,利用采样点的虚拟扩充方法,获得更大尺寸的三维查找表,进一步提高了空间转换精度;采用距离定位的方法,快速确定包含点的四面体,提高其转换速度.实验证明,该算法空间转换速度和精度有了较大的提高.

彩色打印校正误差源和误差模型

基于现行色彩管理模式和实际应用方式,存在彩色打印校正精度较低的问题,通过分析彩色打印的校正过程,找出影响彩色打印校正精度的主要因素,从而得出影响彩色打印校正精度的5个误差源,包括重复打印、样本色度时变性、分光测色仪检测、打印样本集选取和三维查找表级数.通过理论分析,并设计实验,统计出各误差源的影响程度,从而得出彩色打印校正误差模型的数学表达式,根据数学模型给出一条实现彩色打印高精度校正的途径.

使用3D-LUT的黑色生成算法

针对高品质彩色打印的应用需求,提出一种改进的GCR黑色生成算法。首先提出生成打印样本集的改进方法,然后介绍了使用3D-LUT建立打印机模型时的关键问题,最后给出了传统GCR方法和新方法的结果对比。相比传统方法,新方法明显增大了低明度部分色域,提高了打印机色彩再现能力减小了校正误差。,

激光电视实时颜色校正方法研究

激光显示中必须将传统光源三基色向激光三基色进行色域映射,针对传统的一维查找表和三维查找表存在的缺点,介绍了一种三维简化查找表,在不影响显示图像质量的情况下,大大减少查找表的存储容量,并具有较快的查表速度,适合在FPGA,ASIC等硬件中实时实现。

3D LUT生成与转换系统的设计与实现

在电影工业领域,三维颜色查找表(3D LUT)对于还原正常监看关系、风格化调色起着至关重要的作用。针对传统3D LUT软件功能不均衡、学习使用成本高、智能化程度低等问题,本文基于Python和Qt开发了一款3D LUT生成与转换系统。以标准色彩图(HALD)为核心设计LUT编辑、色彩空间转换、一级校色、第三方软件对接、辅助查看五个功能模块,从智能化处理分析和跨程序数据交换方面拓展了功能。系统功能完善、美观易用、可跨平台,减轻了用户负担,释放调色师的创造力。

基于像素级别的Kinect深度测量误差补偿方法

本文提出了一种基于像素级别的Kinect2.0深度误差补偿方法。首先,利用Kinect2.0传感器在不同的位置处采集一个标准平面。第二,利用最小二乘法将采集的三维数据进行平面拟合,作为理论平面数据。第三,逐像素点地计算Kinect2.0传感器的深度误差,并建立一个三维查找表。第四,通过建立一个三维查找表,在测量过程中通过插值方法计算每个像素点的深度,实现Kinect2.0测量数据深度方向的误差补偿。实验结果表明,所研究的误差补偿方法在Kinect2.0内部参数未知的情况下,能稳定可靠地将Kinect2.0的平均测量误差减小到0.8mm以内。对于Kinect2.0在较高精度场合的应用,本文算法能够使测量精度达到更高。

用于彩色印刷图像的数码相机颜色特性化方法

数码相机用于在线检测图像颜色质量的关键问题是数码相机的特性化。针对这一问题，根据在线印品图像颜色检测的要求，采用IT8.7/3色卡作为色样，基于查找表特性化方法的可靠性，提出采用三维查找表与反距离加权插值算法建立数码相机的特性化模型；并针对特定的印品，实际采样进行算法优化。相机预测精度结果最大色差为4.66，平均色差为2.10。在相机预测精度良好的前提下比较了两台相机特性化后的预测值，最大色差为4.40，平均色差为1.34；并提出了采用图像的平均灰度来评价相机一致性的方法。结果表明，此算法使机器视觉一致性有了显著提高，基本满足要求。