光学学报, 2015, 35 (6): 0633001, 网络出版: 2015-06-02   

加权视觉特性的PCA空间内光谱域映射模型

A Spectral Gamut Mapping Model in Visual Features Weighted PCA Space
作者单位
1 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院, 上海 200093
2 河南工程学院材料与化学工程学院, 河南 郑州 450007
3 上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
针对跨媒体光谱颜色复制过程中出现的设备光谱域不一致问题,在加权人眼视觉特性的主成分分析(PCA)光谱降维空间内构建了一种光谱域映射模型。利用标准色度观察者匹配函数构造权重系数,对高维光谱进行加权,采用PCA 提取加权光谱的前三个主元,以构造低维加权PCA 空间,在加权PCA 空间内引入分区最大化色域边界描述算法描述设备光谱域,对超设备光谱域的颜色光谱进行裁切以映射到设备光谱域内。实验证明,新模型相比于常用的PCA空间内的光谱域映射模型而言,更能达到视觉感受的匹配,可以更为有效地解决设备光谱域不一致的问题。
Abstract
In order to solve the inconsistency of device spectral gamut which happens in cross-media spectral color reproduction process, a new spectral gamut mapping model is established in visual features weighted principal component analysity (PCA) space. The standard colorimetric observer matching function is used to construct weight coefficient, which is employed to weight high dimensional spectra. Then the first three components of weighted spectra are extracted by using the PCA method, so that the low dimensional visual features weighted PCA space is set up. In the weighted PCA space, the segment maxima gamut bounduny descriptor algorithm adopted to describe the device spectral gamut, and the outside spectrum is mapped into the device spectral gamut by clipping method. The experimental result indicates that the new model can realize more visual matching than the commonly used method in PCA space, and solve the inconsistency of device spectral gamut more effectively.

刘攀, 刘真, 朱明, 吴光远. 加权视觉特性的PCA空间内光谱域映射模型[J]. 光学学报, 2015, 35(6): 0633001. Liu Pan, Liu Zhen, Zhu Ming, Wu Guangyuan. A Spectral Gamut Mapping Model in Visual Features Weighted PCA Space[J]. Acta Optica Sinica, 2015, 35(6): 0633001.

本文已被 6 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!