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广元吴、刘甄Shengwei杨、明朱、刘锅, ”加权LabPQR临时连接空间基于人类颜色视觉光谱色彩再现”,《光谱学, 卷。2014年, 文章的ID595602年, 7 页面, 2014年。 https://doi.org/10.1155/2014/595602
加权LabPQR临时连接空间基于人类颜色视觉光谱色彩再现
文摘
加权LabPQR临时连接空间,人类颜色视觉的基础上,提出了保留更多的视觉颜色信息。新的加权函数在我们的论文提出与比对功能,然后进一步加权PQR LabPQR相比其他两个维度权重函数和nonweight函数。结果表明,加权明显改善比色代表准确性和鲁棒性与nonweighting相比,和新权函数优于其他两个权重函数。新权函数的加权LabPQR最适合光谱色彩再现。
1。介绍
光谱反射率是定义为一个对象的“指纹”,准确地把基本的颜色信息,所以光谱色彩再现可以匹配任意光源和观察人士(以下原件1- - - - - -3]。然而,一个高维光谱数据需要较大的存储空间和计算复杂度。此外,原始光谱数据并不适合光谱图像处理、色域边界描述,在光谱和光谱色域映射等许多应用程序的色彩再现纺织颜色、艺术复制品,和打印机墨水(3- - - - - -6]。因此有必要建立一个临时连接空间(ICS)对光谱的颜色表示和繁殖。
在寻求一个最优光谱色彩再现,一个令人印象深刻的女性提出了文学,和女性分为两种类别。第一种是应用多元统计分析理论的算法来优化光谱颜色信息。巴克et al。7提出PCA-based ICS,应用主成分分析(PCA)的降维光谱和光谱重建。Zhang et al。8)提出了两个女性叫做ICS_2SI ICS_3SI,应用主成分分析提取其广泛使用的光源和光源。这些女性有更高的光谱和比色代表准确性和没有明显的光源选择属性。然而,这些女性没有有效的色域边界,色域映射算法,以及光谱色域可视化。此外,女性与广泛应用比色管理系统不兼容,没有实际的物理意义。
第二种类型叫做补偿方法统治者位变异构的黑色频谱来弥补的损失比色三色值造成的光谱信息。Derhak和罗森(9)提出了一个叫做LabPQR ICS有六个维度。第一个三维CIELAB值在一个特定的观看条件下,和额外的维度是光谱重建维度描述一位变异构的黑色与PCA(评定)。事实上,LabPQR ICS很可能代表了光谱信息与低维度,和大多数的提议LabPQR光谱色域映射算法是基于最优方法(8]。最近LabPQR已经提出的几个变化,如LabRGB颜色空间(10)和XYZLMS颜色空间(3]。这些女性可以更好的兼容广泛使用比色管理系统和光谱色域可视化。此外,LabPQR有效域边界和色域映射算法(11]。有报道称LabPQR可以成功地在多个应用程序(12,13]。然而,这些女性有明显的光源依赖属性。另外,LabPQR ICS是高光谱但是比色代表精度较低。主要原因是PQR维度LabPQR应用PCA提取光谱反射率的残差,并不是由人类颜色视觉加权通常有不同的敏感性,不同的波长。
本文提出了一种基于加权LabPQR ICS人类颜色视觉光谱色彩再现,这是实现一个视觉多光谱彩色复制品与原件之间的映射。定义最优的权函数,三个不同的权函数进行了测试。这些加权LabPQR (wLabPQR)女性进行评估在不同光源和光源与传统相比,nonweighted LabPQR ICS。
2。数学背景
2.1。LabPQR [9,11- - - - - -13]
LabPQR是六维ICS。前三个维度CIELAB值在一个特定的条件下,和额外的维度光谱重建维度(评定)。PQR坐标代表原始的光谱区别和重建光谱从比色值。
从六维LabPQR可以确定光谱重建 在哪里是一个由3-transformation矩阵,是一个×3矩阵描述PQR基地,是一个三色的向量,是一个向量PQR值,然后呢计算波长。请注意,应用于三色值从CIELAB转换值。使用三色的一组向量,变换矩阵是由一个矩阵计算使用最小二乘法分析: 在哪里训练样本的测量光谱反射率;上标””显示了该矩阵的伪逆。
PQR基地来自主成分分析(PCA)的一组原始光谱和光谱差异通过逆变换重构光谱从。这个光谱差异表达为 只有前三个特征向量保存PQR基地: 在哪里在一组光谱的不同特征向量。
2.2。加权LabPQR (wLabPQR)
很明显,同样的PCA是著名的线性模型对光谱反射率在整个波长,从而不能很好地代表颜色信息的特点(14,15]。wPCA的目的是改善颜色复现精度为代价的颜色光谱重建技术和科学的准确性(16,17]。
在wPCA,指出,在计算相关矩阵,每个采样点都需要被增加或与适当的加权系数或加权函数,导致加权数据, 的矩阵是一个对角矩阵的主对角线的重量值函数。上标“+”是矩阵的转置。繁殖后,同样的权函数可以被分离从光谱数据实现代表的原始光谱曲线(17]。考虑
2.3。权函数
wPCA算法的主要目标是最小化加权平方重建误差(18]: 评估的性能权重函数,选择三个权重函数。权重函数并不局限,但比对功能反映了人类的视觉特性。三个重量函数绘制在图1是与CIE1931,,比对功能,包含亮度信息和彩色信息。
第一个加权函数(WF1)介绍了田和唐16),这是通过添加三个匹配函数生成的正常化的最大价值是1: 第二个加权函数(WF2)是通过添加三个匹配函数生成常数函数,规范化的最大的值是1。介绍了WF2 Laamanen et al。17]。考虑 因为CIE1931值,,比对功能不小于零。根据(7),我们提出了第三种权函数(WF3)通过计算生成√添加三个匹配函数,规范化的最大价值是1:
3所示。实验和程序
评估的性能nonweighted LabPQR (ICS_NW)和wLabPQR三个不同的权重函数(ICS_WF1、ICS_WF2 ICS_WF3),所有四个ICS构造,分别。CIE1931 2°标准观察者采用四个女性。CIE标准光源D65来构造的第一三维四个女性。
孟塞尔(1269片)的光谱反射率和光谱图像(fruits_and_flowers) [19)采用构建和评估性能的女性。对于大多数应用程序,这些连续函数可以在10 nm采样间隔没有意义的精确度损失(20.]。所有的光谱,光源,光源是采样每隔10 nm 400到700纳米之间。在那之后,所有四名女性被确定的参数;测试样本的光谱转换成四个女性,然后转换光谱反射率。
色差是一个更强大的工具来访问集成电路的性能评估的最终标准光谱颜色复现精度是人类颜色视觉不同照明环境下(8]。因此,CIELAB颜色差异孟塞尔的原始和重建光谱和光谱图像测试样本计算根据CIE标准光源,发光二极管(LED)光源,卤钨光源(TH)。占主导地位的光谱功率分布(spd)选择光源和光源相对光滑,与不同的分布,而不包括太多的光辉。所以只有CIE光源(A, B, C, D50 D55,和D75), LED光源(森林城康科德2048794,光子明星CS5 Erco Optec聚光灯,协同1003605 S12,协同1003607 NF34,库珀DL11-WS-WW,通用电气Par 30日飞利浦称EnduraLED MR16, Erco光董事会V01, MSI iPAR3830021D, Erco Erco大洪水,飞利浦飞利浦Par38, Solais LR38,和飞利浦主LEDspot MV),和TH光源(50 par30l-wfl40 Solux 12 V Diachroic,飞利浦,欧司朗12 V Diachroic,和谐2627632 MK41,木豆64005年波罗的海,森林城TrueAim-Titan MR16, Erco Eclipse-Clear镜头,飞利浦飞利浦50 W MR16, GE EYC 71 W MR16,通用电气Par38 (11878), Luxina EXZ-CG-M250 MR16,通用电气Par 38 80 W洪水、欧司朗Par 38 120 W,通用电气Par 38 80 W,而通用电气标准钨)选择(21]。均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)是用来评估原始之间的光谱差异和重新测试样品(22]。RMSE原始频谱越接近越小,而GFC是相反的。
4所示。结果与讨论
的性能和可行性wLabPQR女性被奇数和偶数测试芯片的孟塞尔作为训练和测试样本,分别比较结果与nonweighted LabPQR。CIELAB颜色差异的原始和重建谱孟塞尔计算测试样本在不同光源和光源。统计结果如表所示1。这说明wLabPQR女性结果优于nonweighted LabPQR ICS和ICS_WF3执行根据实验结果最佳。平均色差,最大色差,和测试样品颜色的百分比差异大于3的ICS_WF1 ICS_WF2数值差异不多,但这是一个小得多的比ICS_NW。它表明,ICS_NW显然光源选择性现象。表的最后一行1显示颜色差异的方差统计数据在所有四个女性的光源和光源。方差可以表示四个女性:鲁棒性的方差越小,ICS的更健壮的性能在不同光源和光源8]。方差结果表明ICS_WF3健壮性最高,然后是ICS_WF2和ICS_WF1。LabPQR是相对较低的鲁棒性。
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意思是意味着测试样本的平均值与颜色差异。 b马克斯意味着测试样品颜色差异的最大价值。 c% > 3表示测试样品颜色差异的百分比大于3 CIELAB单位。 |
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RMSE GFC原始之间的统计数据和重建反射的孟塞尔测试样本如表所示2。结果表明,ICS_NW表现最好,其次是ICS_WF2 ICS_WF3;根据实验结果ICS_WF1执行最差。类似的结果显示了Laamanen et al。17]:权重明显改善了颜色信息的复制,但代价繁殖的光谱反射率曲线。原因在于,权函数数值越高,越低光谱复制错误。
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图2显示了一个示例的光谱重建一个孟塞尔光谱形成四个女性。从结果可以得出结论,中间部分的加权谱比nonweighted光谱重建更加准确,但频谱的两端是恰恰相反的。原因可以从曲线权函数的形状如图1。
访问ICS的媒介依赖,比色和光谱代表四个女性也被评估的准确性和光谱图像作为测试样本。所有的光谱反射率光谱图像转化为四个女性再转换回光谱反射率与孟塞尔芯片作为训练样本。颜色和光谱差异的统计数据,在所有的光源和光源之间的原始和重建光谱见表3和4,分别。它表明比色和光谱图像的光谱代表精度低于孟塞尔测试样本为所有四个女性作为一个整体。结果,比较结果在光谱和比色代表四个女性光谱图像的准确性也有类似的趋势与孟塞尔测试样品。wLabPQR明显改进的颜色复现精度比较nonweighted LabPQR,即使它略光谱复制精度下降。此外,强劲的性能ICS_WF1相对高于ICS_WF2在不同光源和光源。
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的整体表现四个女性表所示5。这说明的性能订单四个女性ICS_WF3, ICS_WF1, ICS_WF2, ICS_NW根据实验结果。ICS_NW光谱高但比色代表准确性和鲁棒性较低,不适合光谱色彩再现,而wLabPQR光谱较低但比色代表精度高和鲁棒性;ICS_WF3尤其最适合光谱色彩再现在低维度。
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5。结论
本文提出了加权LabPQR法光谱色彩再现。方法主要是基于nonweighted LabPQR,但它不同于正常LabPQR PQR LabPQR维度由人类颜色视觉加权。这样做是为了保留更多的颜色信息,而不是在光谱色彩再现光谱信息。
评估的性能和可行性重LabPRQ PQR维度是由三个不同的重量加权函数基于人类颜色视觉组成的三个女性(ICS_WF1, ICS_WF2, ICS_WF3)。孟塞尔颜色芯片和光谱的反射率图像用作样品在这个研究。结果,权重明显提高了比色代表准确性和鲁棒性,但代价光谱代表的准确性。然而,加权LabPQR女性实现更精确的重建在更高的人眼敏感的波长,保留一个人类颜色视觉的信息量。这些结果进一步表明,权函数WF3提出了研究比其他两个权重函数,和ICS_WF3最适合光谱色彩再现。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究得到了国家自然科学基金(没有。41271446)和上海市研究生创新基金项目(没有。JWCXSL1401)。
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