色适应模型锐感受器的研究及应用

发布时间：2017-07-19 05:08

  本文关键词：色适应模型锐感受器的研究及应用

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【摘要】：随着图像技术的变革及各种彩色媒体设备的广泛使用,为满足不同媒体间颜色传递和数字视频等工业应用的需求,不同媒体在不同观察条件和环境下的颜色匹配已成为亟待解决的问题。传统色度学只能描述特定观察条件下的色度描述,显然已不能应对新的挑战。色貌模型是模拟人眼复杂视觉响应的数学变换模型,可以用于解决复杂环境下物体颜色外貌的度量问题,成为现代色度学的研究热点。构建色貌模型的核心即色适应模型,色适应模型也被单独应用于颜色复制和图像应用等领域。“锐光谱锥响应”是现代色适应模型的重要研究范畴,近代发表的色适应模型都是基于锐光谱锥响应构建的,也被称为“锐变换”。其共同特点是视锥变换并不是发生在生理上的视锥空间,而是在更“窄”的锐化视锥空间,对应将这一区别于生理视锥的感受器称为“锐感受器”。Finlayson等人使用光谱锐化算法,基于Lam Rigg对应色数据集,获得了有较好表现且更加锐化的感受器Msharp°课题基于Finlayson等人提出的光谱锐化算法,尝试拓展使用不同的对应色数据集以获得精度更高的锐感受器,以提高色适应模型整体的对应色预测精度。课题共提出了三种推导方案,包括单一数据集、混合数据集并开创性的提出了逆向数据集,共获得34个锐感受器。通过全面评价从中挑选出了两个精度最高的锐感受器Tw'combin1和Tw'combin2,分别来自两个逆向混合数据集,其表现和其他已发表的色适应模型相比毫不逊色,在实际应用评价试验中也获得了较好的预测效果。这是课题的主要研究成果,此外混合数据集和逆向数据集的研究方案是本课题的主要创新点,还有进一步深入挖掘的研究意义,也为今后的色适应相关研究提供了一个新的思路。
【关键词】：锐感受器 色适应模型 光谱锐化 CAT 对应色
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN873
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-11
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.3 国内外研究动态及发展趋势8-10
• 1.4 论文主要研究内容10-11
• 2 相关理论基础11-28
• 2.1 人眼颜色视觉形成机理11-15
• 2.1.1 光源11
• 2.1.2 物体的光谱特性11-12
• 2.1.3 视觉生理基础12-14
• 2.1.4 视觉知觉过程14-15
• 2.2 色适应基本原理及模型15-21
• 2.2.1 视觉适应现象15-16
• 2.2.2 色适应模型及其基本架构16-17
• 2.2.3 von Kries基本模型17-18
• 2.2.4 心理物理实验及重要的对应色数据集18-21
• 2.3 锐变换及光谱锐化算法21-27
• 2.3.1 BFD变换21-24
• 2.3.2 基于BFD的线性变换模型24-25
• 2.3.3 光谱锐基本化算法25-26
• 2.3.4 保持白点的光谱锐化算法26-27
• 2.4 本章小节27-28
• 3 基于光谱锐化算推导锐感受器28-47
• 3.1 实验数据和算法准备28-30
• 3.1.1 实验数据准备28-29
• 3.1.2 实验算法准备29-30
• 3.2 评价方案制定30-35
• 3.2.1 色差公式选择31-32
• 3.2.2 检验方法选择32-33
• 3.2.3 整体评价方案33-35
• 3.3 推导方案及结果分析35-45
• 3.3.1 单一数据集推导结果37-40
• 3.3.2 合数据集推导结果40-41
• 3.3.3 逆向数据集推导结果41-44
• 3.3.4 与其他主流色适应模型的比较结果44-45
• 3.4 本章小节45-47
• 4 应用效果评价47-59
• 4.1 实验准备47-49
• 4.2 实验方案说明49-50
• 4.3 实验步骤50-58
• 4.3.1 显示器色彩管理50-51
• 4.3.2 显示器的显色精度认证51-54
• 4.3.3 颜色数据转换54-57
• 4.3.4 主观评价实验和结果分析57-58
• 4.4 本章小节58-59
• 5 结论59-60
• 6 展望60-61
• 7 参考文献61-66
• 8 攻读学位期间发表论文情况66-67
• 9 致谢67-68
• 附录68-69

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本文编号：561310