色彩管理关键技术CIE L~*a~*b~*与CMYK变换算法的研究

论文摘要

颜色复制一直是国际上信息传播、印刷出版、计算机视觉、图像处理等领域关注的重要问题。色彩管理就是解决图像复制流程中各种设备色空间之间的颜色转换问题,保证图像色彩在整个复制过程中协调一致、正确传递。颜色转换作为色彩管理技术的重要组成部分,对图像复制质量意义重大。本文研究的CIE L~*a~*b~*与CMYK之间的颜色变换算法正是色彩管理中印刷输出设备特征化以及CMM的关键技术之一,其结果还可应用于图像画面直接检测、计算机配色、图像分色、数码打样、图像修描等方面。可见本课题具有广阔的理论研究价值和实用价值。本文就颜色转换的理论和方法进行了有益探索,主要研究成果如下:1.分析了色彩管理技术的原理、方法、流程、关键技术以及系统构成和应用;比较了常用色彩空间转换方法的理论基础、实现过程以及各自的特点。2.选用ECI2002标准色靶研究了四色网点色度值分布的平面规律性,采用数理统计方法验证了回归平面方程变量的线性相关性和平面显著性。3.基于平面呈色规律实现了CMY和L~*a~*b~*的正反向转换,且转换精度较高。进一步采用数理统计和数值分析的方法建立了CMYK到L~*a~*b~*的颜色变换方程,分析了转换误差的影响因素,论证了该方法适用于CMYK和L~*a~*b~*色空间转换的研究工作。4.应用CIE XYZ色度系统首次对网点呈色平面规律的产生机理进行探讨,发现了网点彩色复制色度值存在的一些内在规律。5.按照心理明度值L~*将建模样本数据分组进行BP神经网络训练,提出单隐层不适合本课题研究,且通过不同隐层神经元数网络的训练得到一个速度较快、训练效果较好的两个隐层的L~*a~*b~*到CMYK转换的BP网络结构。6.首次将GRNN引入颜色转换研究,分别按照L~*将样本数据分组及不分组两种情况建模,无论从训练的简便性、训练速度还是精度上看广义回归神经网络比BP神经网络都具有优势。因此提出GRNN更适合于颜色空间转换的研究。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 色彩管理技术
• 1.2.1 色彩管理的内容
• 1.2.2 色彩管理系统的主要构成
• 1.2.3 色彩管理系统的工作原理
• 1.2.4 色彩管理的步骤
• 1.2.5 色彩管理的作用
• 1.2.6 ICC Profile
• 1.2.7.现代色彩管理技术的应用
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 课题研究的意义和主要内容
• 1.4.1 课题研究的目的和意义:
• 1.4.2 课题研究的主要内容:
• 1.5 本章小结
• 第二章 常用色彩空间及其转换方法研究
• 2.1 颜色的混色系统-CIE系统表色法
• 2.2 色彩空间基础知识:
• 2.2.1 1931CIE RGB真实三原色表色系统
• 2.2.2 1931CIE XYZ国际坐标制
• *a^*b^*均匀颜色空间及色差'>2.2.3 CIE 1976 L^*a^*b^*均匀颜色空间及色差
• 2.2.4 CMYK色彩空间
• 2.3 色彩空间转换模型的主要研究方法
• 2.3.1 多项式回归算法
• 2.3.2 以纽介堡方程为基础的转换模型
• 2.3.3 基于矩阵的转换模型
• 2.3.4 三维LUT查找表法
• 2.3.5 神经网络算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 网点呈色平面规律的验证
• 3.1 平面呈色规律的提出
• 3.2 实验设计与数据分析
• 3.3 数理统计分析方法及平面显著性验证
• 3.3.1 数理统计方法及分析
• 3.3.2 回归平面显著性的探讨
• 3.4 本章小结
• *a^*b^*转换算法的研究'>第四章 基于平面呈色规律的CMYK到CIE L^*a^*b^*转换算法的研究
• *a^*b^*与CMY平面模型的建立'>4.1 CIE L^*a^*b^*与CMY平面模型的建立
• 4.1.1 平面方程系数与网点面积率的关系研究
• *a^*b^*与CMY转换模型的建立'>4.1.2 CIE L^*a^*b^*与CMY转换模型的建立
• *a^*b^*平面转换方程的建立'>4.2 CMYK到CIE L^*a^*b^*平面转换方程的建立
• *a^*b^*的平面模型的建立'>4.2.1 K值一定时CMYK到L^*a^*b^*的平面模型的建立
• 4.2.2 回归各平面转换方程精度检验
• *a^*b^*转换方程的建立及精度分析'>4.2.3 不同K值下CMYK到L^*a^*b^*转换方程的建立及精度分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 网点呈色平面规律存在机理的探讨
• 5.1 利用CIE1931XYZ色度系统对网点印刷平面规律产生机理的分析
• *a^*b^*色度空间变化规律'>5.2 K 一定且CMY某色固定的L^*a^*b^*色度空间变化规律
• *a^*b^*色度空间分析'>5.2.1 K 一定时CMY某色依次变化的L^*a^*b^*色度空间分析
• *a^*b^*色度空间分析'>5.2.2 CMY某原色一定时K依次变化的L^*a^*b^*色度空间分析
• 5.3 本章小结
• *a^*b^*到CMYK的颜色空间转换模型研究'>第六章 基于神经网络的L^*a^*b^*到CMYK的颜色空间转换模型研究
• 6.1 人工神经网络概述
• 6.1.1 人工神经网络基本原理
• 6.2 BP神经网络概述
• 6.2.1 BP神经网络结构
• 6.2.2 BP神经网络实现原理
• 6.2.3 BP神经网络的设计
• *a^*b^*到CMYK颜色空间的BP神经网络变换模型的建立'>6.3 CIE L^*a^*b^*到CMYK颜色空间的BP神经网络变换模型的建立
• 6.3.1 确定网络划分数据
• 6.3.2 确定BP神经网络结构进行建模
• *a^*b^*到CMYK颜色空间的BP神经网络模型的精度分析'>6.3.3 CIEL^*a^*b^*到CMYK颜色空间的BP神经网络模型的精度分析
• *a^*b^*到CMYK颜色空间的GRNN变换模型的建立'>6.4 CIE L^*a^*b^*到CMYK颜色空间的GRNN变换模型的建立
• 6.4.1 径向基函数网络
• 6.4.2 广义回归神经网络
• *a^*b^*到CMYK颜色空间的GRNN变换模型的建立与分析'>6.4.3 CIE L^*a^*b^*到CMYK颜色空间的GRNN变换模型的建立与分析
• 6.5 本章小结
• 第七章 研究结果与展望
• 7.1 主要研究成果与意义
• 7.2 主要创新点
• 7.3 存在不足及进一步开展工作的展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 攻读博士学位期间完成的与课题相关科研项目
• 致谢