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The von Kries chromatic adaptation transform and its generalization

Chinese Optics Letters 2020年第3期18卷 62-67页

作者：高程王智峰徐杨 Manuel Melgosa 肖开达 Michael H.Brill 李长军 School of Electronics and Information Engineering University of Science and Technology LiaoningAnshan 114051China School of Computer and Software Engineering University of Science and Technology LiaoningAnshan 114051China Department of Optics Faculty of SciencesUniversity of GranadaGranada 18071Spain School of Design University of LeedsLeeds LS29JTUK Datacolor LawrencevilleNJ 08648USA

Most viable modern chromatic adaptation transforms(cats),such as cat16 and cat02,can trace their roots both conceptually and mathematically to a simple model formulated from the hypotheses of Johannes von Kries in 1902,known as the von Kries transform/***,while the von Kries transform satisfies the properties of symmetry and transitivity,most modern cats do not satisfy these two important *** this Letter,we propose a generalized von Kries transform,which satisfies the symmetry and transitivity properties in addition to improving the fit to most available experimental visual datasets on corresponding colors.

关键词： corresponding colors von Kries transform chromatic adaptation transforms cat02 cat16

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基于高质量对应色数据集的个性化色适应变换模型的研究

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数字印刷 2022年第2期 30-37页

作者：陈小莹程凝璇孙瑞霞蔡圣燕天津科技大学轻工科学与工程学院天津300457

目前个性化颜色视觉的研究越来越受到重视,为推进个性化色适应变换模型的研究和应用,本研究进行了高质量个性化对应色数据的采集,并基于此推导了个性化色适应变换模型。首先通过颜色记忆能力测试筛选观察者,然后借助于图形用户界面(GUI... 详细信息

目前个性化颜色视觉的研究越来越受到重视,为推进个性化色适应变换模型的研究和应用,本研究进行了高质量个性化对应色数据的采集,并基于此推导了个性化色适应变换模型。首先通过颜色记忆能力测试筛选观察者,然后借助于图形用户界面(GUI)在两台显示器上完成对应色采集实验,观察者可以对颜色进行调节,实验重复3次;并基于此数据集用保持白点的光谱锐化算法推导出了个性化色适应变换模型的转换矩阵,并对模型进行了检验。对应色数据集的观察者自身重复精度为3.58ΔE_(00),观察者之间标准偏差为3.81ΔE_(00)。利用前两轮实验数据推导的色适应变换模型预测第三轮实验数据,平均色差为5.46ΔE_(00)。实验结果显示颜色记忆误差是影响对应色数据集精度的一个不可避免的因素;对应色采集实验中存在H-K效应,目前的色适应变换模型包括cat02,不能预测色适应过程中存在的H-K效应,需要改进;保持白点的光谱锐化色适应变换模型推导算法的精度有待提高。

关键词：个性化对应色色适应变换模型颜色记忆误差 H-K效应 cat02

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CIECAM02的若干问题及解决办法

CIECAM02的若干问题及解决办法

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作者：姜君辽宁科技大学

学位级别：硕士

自从2004年CIETC8-01推荐CIECAM02色貌模型作为色彩管理应用以来,它便被用来在一个很广的观测条件下来预测色貌,主要在感知属性方面来指定色貌,来量化色差,并且为颜色管理提供了一个统一的颜色空间和特征文件连接空间。然而经过大量应... 详细信息

自从2004年CIETC8-01推荐CIECAM02色貌模型作为色彩管理应用以来,它便被用来在一个很广的观测条件下来预测色貌,主要在感知属性方面来指定色貌,来量化色差,并且为颜色管理提供了一个统一的颜色空间和特征文件连接空间。然而经过大量应用研究,Brill和Süsstrunk发现了CIECAM02存在“黄-蓝问题”和“紫色问题”。本文中具体分析了引发“黄-蓝问题”和“紫色问题”的原因,并且得到了一个结论:如果能满足一个嵌套规则,则可以同时解决“黄-蓝问题”和“紫色问题”,该规则被定义为:“如果希望所有位于光谱轨迹内的颜色取样经转换后不出现问题,则需满足:HPE三角形必须包含(改进的)cat02三角形,而(改进的)cat02三角形必须包含光谱曲线。”本文使用最优化解决问题的方法得出了解决方案得到了一个新的cat02矩阵作为最优解。新的矩阵不仅满足了嵌套关系,还发现该模型在预测相应颜色和色貌数据集时,预测效果比Hunt-Pointer-Estevez(HPE)矩阵性能优越。此外,文章还通过实验数据分析了原始cat02矩阵M02,新的矩阵MOPT和HPE矩阵MHPE之间的性能,结果发现新的矩阵和HPE矩阵在所有相应色数据集(共有21组数据)中对9组数据的预测结果存在很大差异。但总体来说,新的矩阵MOPT还是不如原始cat02矩阵M02的预测效果好(平均差1.0个CIELAB单元)。最后文章得出结论:在既解决“黄-蓝问题”和“紫色问题”的情况下,又要保持对相应色数据集和色貌数据集具有良好预测能力的情况下,在以后的CIECAM02版本中本文推荐使用矩阵MOPT。

关键词：色貌模型色适应 CIECAM02 cat02 相应颜色数据集

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