有源CIELAB颜色空间的建立与应用

建立有源CIELAB颜色空间,使用颜色感知色相角h、感知饱和度C*和感知亮度L*,观察RGB颜色和油墨颜色的特性。研究表明,利用有源CIELAB颜色空间,可以看到以256阶调RGB三原色表述的颜色,在绿-青-蓝色相角区间会缺少对可见光足够的表现力;在饱和度和亮度较低区域,颜色会缺失很多。如果增加新的青原色,可以有效扩大颜色空间;增加原色的阶调级数在10倍以上,可以有效增加颜色饱和度和阶调的平滑度。使用简约12位RGB颜色,可以将颜色数有效控制在7560万种以内,仅比8位RGB颜色数增加4倍多。油墨颜色不应再延续使用网点面积百分率整数表示,阶调级数应达到256以上。

蔓越莓花青素在酸性偏硅酸矿泉水中的CIELab颜色空间特征

本文采用CIELab系统方法研究酸性坏境下蔓越莓花青素偏硅酸矿泉水溶液的颜色参数特征,并研究溶液pH值和花青素含量与颜色参数的相关性。结果表明:溶液的pH在2.0~3.5范围时,花青素偏硅酸矿泉水溶液均呈红色系,溶液的酸度相同时,随着花青素浓度越大,样品的明度L^(*)值降低,红度a^(*)值、黄度b^(*)值增加,饱和度C^(*)ab和色调角H^(*)ab值也增加,即样品越红;花青素浓度相同时,随pH值的增大,样品的明度L^(*)值增加,红度a^(*)值、黄度b^(*)值减小,饱和度C^(*)ab和色调角H^(*)ab值也减小,即样品的红色色调越弱。Pearson相关性分析表明花青素含量与溶液颜色参数均呈显著相关性,与L^(*)值为负相关,其他为正相关;pH值与颜色参数中a^(*)、b^(*)、C^(*)ab和H^(*)ab显著负相关,与明度L^(*)不相关。pH值和花青素含量对溶液的颜色特征均具有一定的影响。

基于CIELab色空间法分析光质对葡萄酒颜色的影响

光辐射能够导致葡萄酒颜色变暗、酒体衰老。为延长葡萄酒的货架期,采用蓝光、红光、绿光、棕光和白光分别对葡萄酒进行辐照处理,研究不同光照对葡萄酒的影响。结果发现,蓝光处理后葡萄酒的L^(*)和a^(*)分别下降了20.53和1.282,而b^(*)增加了9.9,表明蓝光对葡萄酒颜色损伤较大。棕光和绿光处理组葡萄酒辐照7 d后,亮度与对照组无显著差异,a^(*)略有增加,红色色调有增加的趋势。损伤最大的是白光处理组,葡萄酒L^(*)和a^(*)分别下降了19.86和6.33,而b^(*)值增加了12.9,辐照7 d后,葡萄酒颜色变暗,呈现棕色色调,出现老化特征。总之,蓝光、白光处理对葡萄酒的颜色影响较大,棕光和绿光影响较小,因此葡萄酒建议使用棕色或绿色玻璃瓶进行贮藏。

基于CIELAB色空间的红葡萄酒颜色直观表征

现有红葡萄酒颜色特征的表征方法,很难形象地描述和传递葡萄酒颜色信息。基于CIELAB色空间,构建了高清色彩平面(L*=60),以红葡萄酒颜色的彩度分布图、明度分布图和特征颜色图,并结合可见吸收光谱图,直观地表征红葡萄酒的颜色特征。采用该方法和传统的CIELAB参数分析法,对我国各产区10款陈酿型赤霞珠干红葡萄酒颜色特征的研究表明,该方法可以完整而直观地呈现CIELAB参数信息,并可给出具体的酒样特征颜色;供试酒样间颜色特征差异显著,但都存在颜色过快老化的问题。

基于CIELAB颜色空间分析法和HPLC测定法对僵蚕不同炮制品的外观性状和内在质量的控制研究

目的：对中药僵蚕不同炮制品的颜色特征建立数据化判断标准,同时测定各炮制品中草酸铵的含量。方法：采用CIELAB颜色分析法研究僵蚕不同炮制品的颜色,采用HPLC法测定其抗惊厥的有效成分草酸铵的含量。结果：在颜色测定分析中,糖麸炒僵蚕的L值区间数值较小,亮度最暗,姜麸炒、蜜麸炒、姜麸炒L值较为接近,外观亮度比较相似;清炒僵蚕L值区间数值较大,亮度较高。清炒僵蚕的a值区间数值较小,较为接近白色,姜炙僵蚕次之,麸炒、蜜麸炒、糖麸炒、姜麸炒的a值比较接近,介于16.0~18.0,颜色偏红。清炒僵蚕的b值区间数值最小,最为接近白色,而姜麸炒僵蚕b值区间数值较大,较为接近黄色。在草酸铵的含量测定中,糖麸炒僵蚕草酸铵含量降低最为明显,姜炙僵蚕、姜麸炒僵蚕其次,清炒僵蚕、蜜麸炒僵蚕有所下降,麸炒僵蚕降低程度最轻。结论：基于CIELAB颜色空间技术的特征颜色提取分类方法能够表示中药炮制品的实际视觉描述分类关系,具有一定的可行性;中药僵蚕的各种炮制工艺对其草酸铵含量的变化有不同的影响,其中以麸炒僵蚕的影响为最小。

基于CIELab颜色空间的矢量彩色图像放大算法

提出了一种基于CIELab颜色空间和矢量滤波器的彩色图像放大算法.该算法利用彩色图像各颜色通道的固有相关性,在CIELab颜色空间中利用矢量滤波器将彩色像素作为矢量集合进行处理,首先将彩色图像从RGB空间转换为CIELab颜色空间,然后在CIELab颜色空间利用矢量滤波器进行空间插值,最后将插值后的图像从CIELab空间转换为RGB颜色空间,得到放大后的彩色图像,保持了彩色图像的空间和频率特性.实验结果表明该算法优于传统算法.

基于局部多项式法的RGB到CIELab颜色空间转换算法的研究

颜色的复制与再现依赖于各种硬件设备，如显示器、打印机等，但是这些硬件设备的特性无法完全相同，使得即使对于同类型设备，若输入同样的颜色值（如RGB、CMYK），其显示或者打印的效果也不一致，甚至相差甚远。为在不同硬件设备上实现颜色再现的一致性，基于设备无关空间的色彩管理技术应运而生。如图一所示，把与设备相关空间（如RGB、CMY）转换到与设备无关空间（如CIELab），然后再由与设备无关空间转换到与设备有关空间。因此，色彩管理技术的核心内容是颜色空间的转换。

贺兰山东麓红葡萄酒颜色差异分析

为探究贺兰山东麓地区赤霞珠及梅鹿辄葡萄酒的颜色特征差异,以贺兰山东麓5个地区的‘赤霞珠’及‘梅鹿辄’葡萄为实验材料,测定其CIELAB色空间参数、酚类物质含量,并进行主成分分析。结果表明,贺兰山东麓葡萄酒CIELAB参数受品种及地区影响显著,具有较低的L^(*),而a^(*)、b^(*)较高,葡萄酒颜色较暗,红色色调较高;C^(*)_(ab)为47.46~60.82,酒样色彩饱和性较高。不同地区和不同品种的干红葡萄酒在颜色相关指标的主成分图上分布差异显著。金山赤霞珠葡萄酒的L^(*)、a^(*)等CIE参数均显著低于其他酒样,而花色苷、总黄酮等酚类物质显著高于其他酒样,酒体呈暗紫红色,明显区别于其他地区;玉泉营梅鹿辄葡萄酒的b^(*)、h_(ab)较低,总花色苷显著高于其他酒样,酒体明亮,呈胭脂红色。各地葡萄酒颜色差异显著,具有各自特有的颜色特征。

基于CIELab颜色空间和颜色分布信息熵的图像检索

针对基于颜色空间信息熵的图像检索,提出了一种新的改进方案,使对颜色特征的提取建立在CIELab颜色空间的基础之上。利用CIELab的均匀颜色空间特性,来完成对颜色空间的分割,使之更符合人眼的色彩感觉特性,得到符合人眼色彩感觉的颜色空间信息熵。在图像相似性度量方面,提出了加权颜色统计函数的比较方法。经实验表明,该算法能够获得比较满意的效果。

浅谈颜色空间CIELAB与CIELCH在专色油墨调配中的差异

随着市场对商业产品包装的多样性、防伪性等需求,以及商业市场消费升级和品牌意识的越来越强,商业产品的专属颜色对消费者的视觉冲击,越来越能够体现商品理念和风格特色。因此,印刷产品设计多采用专色油墨印刷原稿,进而提高印刷产品质量。在专色油墨调配过程中,运用CIELAB与CIELCH颜色空间,控制亮度、饱和度、色相进行墨色控制,都能达到符合印刷的色差范围。但颜色空间CIELAB与CIELCH在实际运用中,对于专色油墨调配的初学者或印刷企业操作人员,有着不同理解与选择。

基于CIELAB、LCH的典型舌色与复杂舌色的颜色特征研究

目的:探讨典型舌色与复杂舌色的颜色特征和颜色空间分布特征。方法:从445例淡红舌中,选取典型淡红舌23例、偏紫舌36例、偏暗舌12例,从236例红舌中,选取典型红舌13例、偏紫舌20例、偏暗舌21例。采用Matlab软件,在CIELAB和LCH颜色空间中对各类舌色的数据及分布特征进行探讨。结果:(1)淡红舌的明度最高,色相偏于红黄。(2)红舌的明度减低,彩度加大。(3)典型淡红舌、典型红舌的特征为明度和彩度均加大。(4)偏暗舌以明度的减低为著。(5)偏紫舌的特征为色相偏红紫色。(6)偏紫舌与偏暗舌在CIELAB和LCH颜色空间中所处的空间位置不同。结论:典型舌色与复杂舌色的颜色不同,在颜色空间的位置不同。

CIE 1976(L*a*b*)色空间方法测定葡萄酒颜色的研究

首次建立了葡萄酒颜色的数字化测量方法。用CIE1976(L*a*b*)色空间方法,实现了葡萄酒颜色的数字化测量。对测定条件、主要成分的干扰和稀释的影响,对标准照明体和观察者条件进行了验证。检出限分别是L*0.034,a*0.0344,b*0.0448,C*0.0418,h*0.2238。克服了人工观察和描述语言颜色方法的缺点,实现了葡萄酒颜色的数字化测量、颜色的传递、再现和溯源,快速、精确的实现了葡萄酒颜色的客观测量。

IPT颜色空间均匀性的研究

针对当前图像色貌模型中使用的IPT颜色空间,采用视觉均匀的Munsell颜色体系,分别从明度、彩度和色相等三方面对其均匀性进行了评价,提出了样品决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)等相应的评价指标.结果表明:在明度方面,IPT颜色空间与CIELAB颜色空间同样具有良好的均匀性;在彩度方面,IPT颜色空间的彩度均匀性不如CIELAB颜色空间;在色相方面,R、YR、Y、GY、G、BG、B颜色区域的均匀性要比在CIELAB颜色空间稍好一些,是一个较为理想的色彩空间.

一种以颜色视觉感知参数优化匹配源和目的颜色空间的算法结构

彩色图像复制工艺中,直接在与设备相关颜色空间中对原色调进行变换,对彩色图像印刷质量的影响可谓是喜忧参半。因此以色度学理论和方法,设计新的工艺规范,成为提高彩色图像成像质量的新途径。新工艺规范的核心是建立有源CIELAB颜色空间。在此空间中,以视觉感知颜色色相h、饱和度C*和亮度L*,优化匹配源和目的颜色空间颜色。彩色图像数字化设备生成的颜色线性扩展到PCS空间的CIERGB颜色空间,以CIELAB空间的L*C*h参数对外传递。CIERGB三原色允许出现负值,以使设备颜色空间在线性扩展中不会被压缩。彩色图像应用设备及系统的颜色空间中颜色以L*C*h参数优化匹配PCS空间中CIERGB颜色对应的L*C*h参数。

基于CIELAB颜色模型的数字照片背景色替换

利用数字图像处理技术对通过扫描仪获取的图片进行处理以获得其中的数字照片是日常数据采集工作中很常见的一种手段。首先进行彩色照片区域的分割以得到没有倾斜的照片区域。底色替换阶段先使用k-means算法计算出照片的背景颜色值,然后计算灰度值掩模,之后与纯白色进行混合得到替换结果。最后进行缩放、填补、裁切,从而完成整个处理过程。实验表明,该方法具有很高的实用性,并且实现简单。现阶段该方法仅使用了像素点的颜色信息,今后将改进加入像素点的空间位置信息,以提高处理成功率。

基于CIELUV的新均匀颜色空间MLUV的研究

本研究通过修改CIELUV的明度、色度坐标,红-绿和黄-蓝坐标,建立一个新的均匀颜色空间,即MLUV。使用COM数据集进行的性能测试表明,MLUV的性能明显优于CIELAB、CIELUV和MLAB颜色空间。虽然CIEDE2000在预测所有视觉色差数据集方面明显优于MLUV,但前者只是一个色差公式,后者是一个统一的颜色空间。因此,MLUV有望用于颜色变化分析和色差评估,特别是在依赖于光的添加混合的工业领域,如彩色电视机、视频监视器和照明。

基于结构相似的CIE L*a*b*颜色信号向孟塞尔色序系统分级转换

针对传统数学建模法无法实现CIELAB颜色信号向孟塞尔色序系统精确转换的问题,提出一种基于结构相似的分级转换算法。首先使用Pearson相关系数分析CIELAB颜色系统与孟塞尔色序系统间的结构关系,接着在此基础上采用分级转换的方式先后得到CIELAB颜色信号对应的孟塞尔明度V、色调H和彩度C三色标,并在第二级转换求色标H时使用了一种多次插值求最小色差的新方法,以保证算法的计算精度。对2 735组检验样本的测试结果表明,本文算法具有良好的计算精度和可靠性,并可被广泛应用于各类图像颜色信号处理系统中。

6种舌苔颜色数据的三维分布特征的描述

目的探讨不同苔色颜色数据在三维空间中的分布特征。方法由临床医生选取苔色样本的数据,从262例数字舌图中获得薄白苔数据326个,白苔数据362个,厚白苔数据161个,厚浅黄苔数据24个,灰黄黑苔数据42个,黑苔数据8个。在CIELAB颜色空间以及由CIELAB空间转化的LCH颜色空间中,使用Matlab软件对各类苔色色度值的分布特征进行描述。结果3种不同厚薄的白色舌苔在CIELAB和LCH空间中,均呈现较为规整的分布特征,且与淡红舌比较,色度值均有统计学差异;6种舌苔的L*a*b*C*H*值之间均有明显统计学差异,其中L值在区分各种舌苔中尤为重要;在CIELCH颜色空间中6种舌苔的区分效果最佳。结论由CIELAB颜色空间转化而来的LCH颜色空间,在描述苔色方面更加直观;介于薄厚之间的舌苔描述应该单独提出,才能弥补仅以厚薄两种类型进行舌苔厚度描述的粗略性;由于苔色呈现颜色渐变的连续过程,为了准确定量不同交叉的苔色,将颜色数据的定量分析和空间分布与中医的临床观察相结合进行舌诊研究,有助于推进舌诊客观化的研究步伐。

三种舌色的三维空间分布特征的描述

目的探讨不同舌色颜色数据在三维空间中的分布特征。方法由临床医生选取舌色样本的数据,获得706例数字舌图的色度值,其中淡白舌25例,淡红舌445例,红舌236例。在CIELAB颜色空间以及由CIELAB空间转化的LCH颜色空间中,使用Matlab软件对各类舌色色度值的分布特征进行描述。结果3种舌色在CIELAB和LCH空间中,均呈现较为规整的分布特征,外观上大致呈立体梭形状;3种舌色在L*-a*、a*-b*、L*-C*和C*-H*平面中均呈现规则的梯形分布,说明淡白舌的明度最高,彩度最低;红舌的明度最低,彩度最高;3种舌色在L*-b*和L*-H*平面中表现为重叠在一起。结论CIELAB和LCH空间均适用于对3种舌色的分类,每种舌色分别占据一定的空间位置。由CIELAB颜色空间转化而来的LCH颜色空间,在描述舌色方面更加直观。将舌色在颜色空间中的分布位置与中医的临床观察相结合进行舌诊研究,有助于推进舌诊客观化的研究步伐。

基于球坐标及三角形插值的颜色信号色域映射算法

针对颜色信号在进行跨媒体传输时出现的失真问题,提出一种基于球坐标及三角形插值的色域映射算法.首先,在球坐标系内选取出目标色域的边界颜色点以作为三角形插值的节点;其次,通过插值节点预查找方法选取出3个符合插值要求的最优节点;最后,使用三角形插值计算得到待映射颜色信号对应的目标色域边界.在EPSON及HP打印机上的实验结果表明本文算法具有良好的可靠性、计算精度及执行效率,可广泛应用于各类呈色设备及彩色图像的色域映射中.