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。

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。

结合L^＊a^＊b^＊彩色空间改进的Graph-Based图像分割方法

针对Graph-Based方法容易出现欠合并现象的不足,结合L*a*b*颜色空间,提出一种改进的Graph-Based图像分割方法。该方法首先将图像由RGB空间转换到L*a*b*颜色空间,接着将每个像素作为节点构造带权无向图,相邻节点之间的欧氏距离作为图的权值,表征相邻像素间的颜色差异;同时,引入一个常数s用于控制颜色差异程度。实验证明,该方法效率高,分割效果良好。

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BP神经网络的RGB到L^＊a^＊b^＊色空间转换研究

随着计算机技术的发展，一些新的技术开始用来解决实际研究中的高度非线性关系和模拟人类决策过程，如专家系统、神经网络、人工智能和模糊逻辑等技术。最近几年，神经网络和模糊逻辑技术被运用在彩色油墨的调制和色空间转换问题中。在实施色彩管理的特征化和转换步骤中，考虑具有分布式、并行性、

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.

基于L^＊a^＊b颜色空间对木材分类的研究

L*a*b*均匀颜色空间具有等距性和色差高分辨力的特点,非常适合色差较小情况下的颜色测量和比较。木材材色分布范围较窄,利用L*a*b*颜色空间中的颜色特征表示木材表面颜色,有利于木材材色之间的比较和划分。基于L*a*b*颜色空间,提取了东北常见五种树种木材图像的颜色特征进行分类研究,通过仿真试验得到了满意的分类结果。

三个焙烤温度焦香麦芽焙烤过程的L^*a^*b^*变化

为更好地理解焦香麦芽低温焙烤过程颜色变化规律,利用CIE L^*a^*b^*在实验室条件下对焦香麦芽质量分数50%的协定法麦汁、10%的协定法麦汁、10%的65℃糖化麦汁及其煮沸麦汁的颜色进行比对。质量分数50%焦香麦芽协定法麦汁检测结果表明,焦香麦芽在焙烤过程中黄色素物质的生成早于红色素物质;色度值、a^*、b^*呈现不同的变化趋势,反映出焙烤过程非酶褐变的复杂性。质量分数10%焦香麦芽协定法麦汁的a^*、b^*变化模式与50%的不同。质量分数10%焦香麦芽65℃糖化麦汁煮沸30 min的a^*、b^*变化模式与质量浓度50%的也不同。鉴于质量分数10%为生产常用配比,利用质量分数10%协定法麦汁评价焦香麦芽的颜色特性更具实用价值。对质量分数10%配方65℃糖化麦汁进行煮沸因配比、温度等与实际生产相近,可用于指导特定颜色特性啤酒的焦香麦芽配方选择。

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。

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。

辣椒果色表型与色素积累特征差异分析

为解析辣椒果色动态发育的呈色机理,研究了不同颜色辣椒果实发育过程中色素成分和含量的变化规律。利用CIE L^(*)、a^(*)、b^(*)色空间对26种不同材料的辣椒果实果皮进行色差分析,测定果实生长发育过程中色素含量,分析其生长发育过程中CIE L^(*)、a^(*)、b^(*)与叶绿素、类胡萝卜素和花青素之间的关系。利用Origin 21软件对辣椒果色进行颜色可视化呈现,通过主成分(PCA)分析、聚类分析和相关性分析对不同生长发育阶段的辣椒果皮L^(*)、a^(*)、b^(*)和果皮色素含量进行分析。结果表明:(1)CIE L^(*)、a^(*)、b^(*)色空间可反映辣椒果实发育过程中的果色变化;(2)26种供试辣椒材料被分为4类,其果色变化分别是黄绿或奶白转红、绿转橙黄、绿转红或暗红、紫转红或暗红;(3)辣椒果皮L^(*)、a^(*)、b^(*)与叶绿素、类胡萝卜素、花青素具有相关性,且不同辣椒材料的果实在发育过程中果色L^(*)、a^(*)、b^(*)变化存在差异,L^(*)、b^(*)与果实叶绿素和类胡萝卜素含量呈负相关,与花青素含量呈正相关,而a^(*)与其相反。

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。

L^(*)a^(*)b^(*)色彩模式在外用噻吗洛尔治疗浅表型婴幼儿血管瘤效果评价中的应用

目的评价0.5%马来酸噻吗洛尔水剂治疗浅表型婴幼儿血管瘤(IH)的效果,并探讨L^(*)a^(*)b^(*)色彩模式分析瘤体颜色的可行性。方法以2014年1月至2018年12月在浙江省人民医院整形外科接受0.5%噻吗洛尔水剂外敷治疗的符合入选标准的浅表型IH患儿为研究对象,对其资料进行回顾性分析。采用视觉模拟量表(VAS)评价疗效,VAS评分-100至0分表示差,1至49分表示一般,50至89分为良好,90至100分为优。采用国际照明委员会(CIE)L^(*)a^(*)b^(*)色彩模式数字化描述瘤体颜色变化,L值为亮度坐标值,a值为红绿坐标值,b值为黄蓝坐标值。对治疗前、后L、a、b变化(ΔL、Δa、Δb)采用配对t检验,并对ΔL、Δa、Δb与VAS评分进行Pearson相关性分析。结果共纳入25例患儿(30处瘤体),包括头颈部13处,躯干9处,四肢8处。25例中男8例,女17例,年龄大于1个月且小于6个月。治疗后停药随访时(2~37个月),VAS评价结果显示2处瘤体(6.7%)为一般,8处(26.7%)为良好,20处(66.7%)为优。头颈部、躯干、四肢3个部位疗效达到优的比例分别为69.2%(9/13)、66.7%(6/9)、62.5%(5/8),差异无统计学意义(χ2=0.101,P=0.951)。治疗后L值升高了9.25±8.96,a值下降了4.68±11.08,b值下降了2.44±7.18,差异均有统计学意义(t值分别为-8.383、3.763、2.813,P值分别为<0.001、<0.001、0.006)。相关性分析显示ΔL值与VAS评分成正相关(r=0.616,P<0.001),Δa值与VAS评分成负相关(r=-0.640,P<0.001),Δb值与VAS评分不相关(r=-0.028,P=0.883)。结论0.5%马来酸噻吗洛尔水剂可有效治疗浅表型IH。ΔL、Δa与VAS评分相关性良好,L^(*)a^(*)b^(*)色彩模式能较准确地反映瘤体颜色变化,可作为评价浅表型IH疗效的客观指标。

一种基于色差的Canny边缘检测算子

为了更加清晰准确地检测出彩色图像的边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测方法,将彩色图像从RGB颜色空间转换到颜色均匀的L*a*b*空间,用色差Canny算子来计算彩色图像的色差和色差方向.彩色直线和曲线道路图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性.

荷兰引进大丽花品种在张家口地区的表型性状研究

为丰富冀北地区大丽花种质资源,从荷兰等地引进13个大丽花品种,系统观察株高、花型、花色、花径、花梗长度、花瓣等生物学特性,研究花朵和叶片的L^(*)值、a^(*)值、b^(*)值、C^(*)值等指标。结果表明,引进的13个大丽花品种在株高、花径、茎粗、叶长、叶宽等性状上差异显著,花色分为6个色系、花型分为3个花型等。高秆型的7个品种适宜地栽、中秆型的5个品种既可地栽也可盆栽、矮秆型1个品种适合盆栽。3个品种花梗长度较长适合做切花。不同大丽花品种花色的L^(*)值、a^(*)、b^(*)、C^(*)不同,L^(*)值最高的是白色系,亮度最低的是墨色系;a^(*)最高的是红色系,最低的是白色系;b^(*)最高的是黄色系,最低的是紫色系。

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。

基于对比度信息的彩色图像分割

该文提出了一种基于对比度信息的彩色图像分割算法。文中不用一般的导矢信息而用对比度信息对彩色图像进行边缘提取。为了符合人的视觉特性,使用了CIEL*a*b*彩色空间,并用色差ΔEab作为彩色对比度的测量方法。该文提出的彩色图像分割方法合理、可靠,仿真结果表明了该方法的优越性。

基于 L~* a~* b~* 彩色模式的舌苔定量描述和分类

采用数字图像处理与模式识别技术 ,结合中医舌诊的基本原理 ,对不同舌苔的色彩特征 ,进行定量描述和分类。采用 L* a* b*彩色模式研究舌苔的色度数据 ,利用模糊统计建立了舌苔的隶属函数 ,通过模式识别的方法解决了八类舌苔的分类问题 ,给中医舌诊提供了可靠依据。

绿壳蛋鸡产蛋前、中期生产性能和蛋外观指标的变化分析

绿壳蛋是我国特色农产品的重要组成,为研究其生产性能和外观指标的变化规律,本实验随机选择BG系乌肤绿壳蛋鸡20只,收集从开产至250日龄的绿壳鸡蛋,测定每枚鸡蛋的蛋重、蛋纵径、蛋横径和壳色L^(*)、a^(*)、b^(*)值,统计产蛋率、累计产蛋数和蛋形指数。结果表明:蛋重(平均为41.3 g)与蛋纵径、横径的相关系数分别为0.782、0.921(P<0.001)。随着日龄增加,蛋重逐渐升高(二次曲线方程R~2=0.936);蛋纵径、横径呈同比例增大趋势(全程增幅均为约15%),蛋形指数基本稳定不变(平均为1.32)。周均产蛋率以杨宁模型的拟合程度高(R^(2)=0.910);只均累计产蛋数以Gompertz和Bertalanffy模型的拟合程度好(R^(2)>0.999)。蛋重与壳色L^(*)、a^(*)、b^(*)值的相关性均较低(-0.019~0.111)。随着日龄增加,L^(*)值(平均为79.14)逐渐增大,a^(*)值(平均为-5.96)绝对值、b^(*)值(平均为10.81)逐渐减小,表现为绿壳变浅。研究说明,选育的绿壳蛋鸡在产蛋前中期蛋重较小;蛋形指数基本不变;壳色有一定多样性,且呈略变浅的趋势。