基于非参数密度估计对烤烟烟叶颜色CIE1976（L^＊a^＊b^＊）色空间的三维空间图的研究

利用色差仪对云南9个烟区K326烤烟品种,3个部位的烟叶进行了颜色指标的测定。应用CIE 1976(L*a*b*)色空间理论,采用非参数密度估计函数,对颜色数据做非参数密度估计图,并以颜色的3个指标L、a*b*,分别作三维空间的坐标轴Z轴、X轴、Y轴,绘制了三维山峰图和等值线图。结果表明,通过三维图能够清晰地表征出3个部位的空间层次分布,通过山峰图能有空间立体层次地表现颜色指标,通过等值线图能看出每个部位颜色数据的分布情况,解决了颜色3个指标来表征一个特性的情况,可为今后颜色指标的数据库建立提供一定的基础。

L^＊a^＊b^＊颜色空间在色差评估中的明度标尺均匀性

用倍率法对打印色样和 CRT模拟色样进行视觉评估实验 ,研究 L* a* b* 颜色空间在用于色差评估时明度标尺的均匀性 .视觉实验的数据处理结果表明 ,L* a* b* 空间的明度差几乎没有依赖于明度而呈一定变化趋势的特性 ,因此在 CIE94色差公式中的明度权重函数的原始取值为 1.

基于L^＊a^＊b^＊肤色模型和数学形态学的人脸检测

提出利用L*a*b*肤色模型和数学形态学相结合的方法,实现彩色图像人脸检测.建立L*a*b*颜色空间的肤色模型,利用该模型提取肤色区域;然后,用数学形态学算子,完成去除噪声和干扰,分割候选目标等处理过程;最后,利用人脸的比例关系框选出人脸区域.实验表明,该方法计算开销较小,易于实现,准确率较高,速度快.

CMYK到L^＊a^＊b^＊色彩空间转换的研究

为了满足色彩复制一致性和预期性要求,寻找一种精确实用的L*a*b*与CMYK转换方法尤为重要。本文利用数理统计的二元线性回归方法在建立CMY到L*a*b*的转换模型的基础上,验证了网点呈色平面规律同样适用四色印刷,并通过最小二乘及数值分析的方法拟和各四色平面方程系数建立了CMYK到L*a*b*转换模型。随后对模型进行精度验证并修正,分析误差产生的原因,最终得到比较精确的模型。

CIE L~*a~*b~*颜色模型在烟草中的应用研究进展

烟草颜色特征指标主要依靠人工经验获取,主观性强,存在一定的不稳定性。CIE L~*a~*b~*颜色模型色域宽阔、色彩分布均匀,常用于烟草(含烟草制品和卷烟材料)颜色参数等的测定与分析。对CIE L~*a~*b~*颜色模型在烟叶产地、烟叶品种、烟叶分级等方面的应用进行综述,并对其在烟草中的应用前景进行展望,为烟草分级、采购、原料控制提供参考。

基于均匀颜色空间的木材分类研究

木材材色在各种颜色空间中的分布范围都比较窄,而利用CIE1976L*a*b*均匀颜色空间的等距性和色差高分辨力的特点可以很好地对其进行测量与辨别。在L*a*b*颜色空间中,提取了东北常见的5种树种的径切和弦切木材图像的颜色特征,然后采用模拟退火算法对这些特征进行了选择,并结合BP神经网络和-近邻两种分类方法进行了仿真试验,得到了满意的分类结果。

上海地区健康成人不同部位皮肤颜色调查与分析

目的:应用扫描反射比分光光度仪检测技术调查上海地区健康成人不同身体部位皮肤颜色的情况,并分析相应的影响因素。方法:用扫描反射比分光光度仪测量159名健康志愿者前额、眼角、鼻唇沟、颊部、手背、手腕、前臂伸侧、前臂屈侧、上臂内侧和臀部皮肤颜色。结果:皮肤颜色在不同部位有显著差异:最黑的部位是前额,最白的是上臂内侧;最红的是鼻唇沟,最不红的是上臂内侧。女性比男性更白,男性比女性更红。十个不同部位中,差异最大的是前额与上臂内侧,颜色最为接近的是手腕和前臂伸侧。结论:对曝光部位L*值影响最大的是日光曝露量和使用防晒霜频率;对曝光部位b*值影响最大的是使用防晒霜频率;对非曝光部位L*值、a*值和b*值影响最大的是皮肤光类型。

5种不同颜色空间的均匀性研究

颜色的均匀性是评价颜色空间的优劣和影响其选择使用的重要指标之一,其色差计算值对于颜色再现评价的再现过程控制具有重要作用。在中国颜色体系的基础上,分别从明度、色相和彩度的角度对颜色空间C IEL*a*b*、C IEL*u*v*、NC-IIIC、L*a*b*-N和C IECAM02-UCS的均匀性进行了分析和比较。结果表明,这几种颜色空间明度的均匀性都比较理想,而色相和彩度的均匀性较差。就这5种颜色空间而言,NC-IIIC和L*a*b*-N颜色空间均匀性要优于其他颜色空间。

植物叶绿体提取物对红葡萄酒颜色及感官品质的影响

采用CIE 1976(L^(*)a^(*)b^(*))色空间系统研究植物叶绿体冻干粉处理对干型、半干型、半甜型、甜型红葡萄酒颜色的影响,并对红葡萄酒感官品质变化进行评价。结果表明:(1)叶绿体可清除干型葡萄酒中约90%以上游离态SO_(2)、30%以上结合态SO_(2),共计清除总硫约35%以上,达到有机葡萄酒限量标准;可清除甜型葡萄酒中约50%游离态SO_(2)、1%结合态SO_(2),共计清除总硫约25%以上,小麦草叶绿体和菠菜叶绿体间无显著差异(P<0.05);(2)叶绿体处理可显著提高葡萄酒的明度(L^(*)),降低葡萄酒的红色(a^(*))、黄色(b^(*))、彩度(C^(*))和色调(h^(*)),处理酒样与原酒相比产生色差(ΔE),但其颜色仍在正常红葡萄酒颜色范围内;(3)感官分析表明,叶绿体处理对红葡萄酒的滋味和典型性影响较小,并可增加酒样的草本类香气和整体香气强度,但会使酒样颜色略显暗淡,香气的复杂性略有降低。三角品尝检验表明,叶绿体处理后干型、半干型、甜型葡萄酒口感与原酒差异均不显著,半甜型葡萄酒口感与原酒差异显著(P<0.05)。研究表明:植物叶绿体可以作为绿色生物氧化剂提升葡萄酒的饮用安全性,且对葡萄酒的感官品质影响较小,具有应用潜力。

土家织锦典型颜色光谱反射比的采集与色度分析

利用分光光度测色计,分别采集了现代织法和传统织法土家织锦的16种典型颜色色块的光谱反色比数据,以及相对应的纯棉线的光谱反射比数据,采用CIE色度计算方法,把光谱反射比值转换为色度值;通过光谱反射比空间和CIE L*a*b*颜色空间的数据分析比较,探讨纺织技法的不同所带来的颜色色差,建立土家织锦典型颜色光谱反射比特征数据库。分析结果显示,纺织技法的不同使得土家织锦的同种颜色棉线样品呈现出颜色差异性,彩色棉线纺织得越密集,其织锦样品的颜色与原彩色棉线的色差越小,两者之间的L*值a*值和b*值越接近。文中分析的纺织技法对织锦颜色的影响规律结论为文化遗产土家织锦纺织过程中的颜色准确配色提供了选择织法的理论依据,也为土家织锦数值化再现和颜色虚拟渲染提供了重要的颜色数据参考。

基于USB650南疆红枣颜色分级方法的研究

以南疆红枣颜色快速分级为研究对象，采用美国海洋光学USB650红潮光谱仪来测量红枣的颜色特征值，采用红枣颜色按L[微软拥护1]值分级时，一级红枣的L值为30．2—35．4，二级红枣的L值为35．5～39．9，三级红枣的L值为40．0～44．6，按L值分级与人工分级的一致度为93．65％；以红枣的L、a、b值作为特征值，应用BP人工神经网络进行分级，BP人工神经网络分级与人工分级的一致度达到了94．76％。结果表明，以L、a、b三个颜色值分级效果要好于仅以L值分级，BP人工神经网络分级效果优于人工分级，较好地满足红枣颜色分级的需求，对南疆红枣产品的加工、销售具有一定的理论指导和实际应用意义。

CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间方法在贺兰山东麓产区红葡萄酒颜色评价中的研究与应用

用CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色进行了量化分级,颜色可分为L~*1a~*6b~*4、L~*1a~*7b~*4、L~*1a~*13b~*3、L~*1a~*13b~*4、L~*2a~*7b~*4、L~*2a~*7b~*5、L~*2a~*7b~*6、L~*2a~*8b~*6、L~*3a~*7b~*6、L~*3a~*8b~*6、L~*3a~*8b~*7、L~*4a~*8b~*5、L~*4a~*8b~*6、L~*4a~*8b~*7和L~*5a~*8b~*7等15种,葡萄酒色度值L~*在4.0~42.7、a~*在35.48~175.86、b~*为6.93~49.61,在a~*-b~*坐标中显示为红-黄混合色。该方法对所有样品均可量化分级,相比人工目视方法32.2%的分辨率、难以用语言分类而言,有较大优势。对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色资源进行了量化后的分级和分析比较,验证了CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法的实用性。

基于L~*a~*b~*颜色空间的高动态范围成像算法

针对传统的基于RGB颜色空间的高动态范围成像算法存在计算量大和颜色失真的问题,提出一种基于L~*a~*b~*颜色空间的高动态范围图像合成算法。将一组不同曝光量的序列图像从RGB颜色空间转换到L~*a~*b~*颜色空间,采用Debevec-Malik算法在L~*通道上处理以获取相机响应曲线,并对亮度分量进行合成,得到高动态范围图像的亮度分量。对a~*和b~*2个色度通道分别执行加权平均合成,得到高动态范围图像的2个色度分量。对合成的高动态范围图像的亮度通道采用色调映射后转换为RGB颜色空间进行显示。实验结果表明,与基于RGB颜色空间和基于YUV颜色空间的合成算法相比,该算法合成的高动态范围图像质量较高,计算速度较快。

基于计算机图像处理技术的黄粒米检测系统研究

针对现行大米质量评定体系中黄粒米指标的检测采用人工方式完成,无法满足快速检测需要的问题,开发了一套黄粒米检测系统。该系统首先将扫描仪获得的米粒RGB色度信息转化成L*a*b*色度信息,分析L*a*b*色度信息并根据色度阈值和面积阈值判定米粒是否为黄粒米,同时统计黄粒米粒率。研究表明利用图像处理技术对黄粒米进行检测是一种行之有效的方式。

基于均匀色差的彩色图像分割方法

基于均匀色差的彩色图像分割方法,结合模式识别理论的自动聚类彩色图像分割。其图像首先被转化到L*a*b*颜色空间,进行初始化并确定聚类中心。然后计算像素到聚类中心的色差,进行聚类。之后计算新的聚类中心,反复迭代,直到符合终止条件,得到最终分割结果。实验证明,该方法可很好实现彩色图像的自动分割。

基于颜色匹配模板的中药饮片图像识别

目的:利用中药饮片图像中颜色的种类和分布特征,构建与尺度和旋转无关的颜色匹配模板,建立中药饮片的颜色表征及图像识别方法。方法:选取根茎类、花、种子和果实类中药饮片共20种,每种样品各选取相应的2个观察面摄取图像,经图像分割,RGB颜色模型转换为L~*a~*b~*等图像处理过程,提取各观察面的图像前景的颜色参数。2个观察面的颜色向量按降序排序,插值缩放至一定尺度,按1∶1的权重构造综合颜色向量。对于具有向心分布的观察面(如横切面)图像,采用腐蚀操作由外至内逐圈提取各环带的颜色分量,并进行排序、缩放操作。以综合颜色向量作初始模板进行训练,计算各样本与模板的相关系数,结合t检验对阳性样本进行区间估计,以总识别率为考察指标,确定最优模板尺度、环带宽度和训练量。结果:不同种类饮片训练后的综合颜色模板的可视化结果易于目视辨别;测试260个饮片样本,由a~*,b~*2个颜色分量构建的综合颜色模板的识别性能优于L~*,a~*,b~*3个分量的模板,其总识别率为95. 8%(249个/200个)。结论:整合中药饮片2个不同观察面的图像颜色特征以构建综合颜色特征向量,对于相同药用部位的样品和不同药用部位的样品均可获得较好的识别分类结果;该方法对样品的形状、取样部位及颜色的随机变化有较强的抗干扰能力。