在照明领域中, LED已被证明是一种很有前途的人造光源, 其光谱可以用来合成日光光谱。 目前通过不同种类的LED合成日光光谱的关键问题是如何从LED数据库中选择LED型号和确定各型号LED的工作参数。 针对这一问题, 科学家们提出了通过各种数学模型来表示LED的光谱功率分布, 如高斯函数、 洛伦兹函数、 logistic功率峰函数等。 这些数学模型可以准确地反映出LED的非线性光谱特征, 包括峰值波长、 半高宽、 红移等。 但是通过数学光谱模型模拟的LED光谱与真实的LED光谱并不完全相同, 通过数学光谱模型模拟的LED光谱曲线都是轴对称的。 然而, 真实的蓝色和绿色LED光谱曲线在短波长的一面更陡, 在长波长的一面更缓, 红色LED光谱曲线则相反。 基于现有的多个LED的基础上提出了一个新的模拟日光光谱的方法。 通过设计一个滤光片和调节各个现有的LED光源的辐射量权重（LED光源的辐射量权重为当前LED光源的辐射量与该LED的最大辐射量的百分比）来进行仿真实验, 以此模拟出一个新的光源, 使其光谱与日光光谱相接近。 即将一个滤光片放置在多个LED的混合光源下, 通过滤光片的光谱透射率和各个LED光源的辐射量权重来限制光源的光谱, 使得修正后的多个LED混合光源的光谱尽可能的接近日光光源光谱。 因工业要求需要对滤光片的光谱透射率曲线进行平滑约束。 最后通过优化后的滤光片的光谱透射率求出各个LED光源的辐射量权重的最小二乘解, 从而得到各个最优的LED光源的辐射量权重。 通过仿真实验, 最后该方法得到的模拟日光光源的相关色温(CCT)为6 492 K, 目标光源的相关色温为6 503 K。 模拟日光光源光谱与日光光谱的拟合优度(R2)为0.992 6。 该方法对基于LED的日光光谱拟合的研究有重要的参考价值。

已有用蓝光发光二极管（LED）激发绿橙双色荧光粉的荧光粉涂覆型白光LED的中视觉发光效率最大化光谱优化问题，目标函数为最大化多个亮度水平下的平均中视觉发光效率，该优化模型是对相关色温（CCT）进行离散穷举，仅能获得固定色温下不同亮度水平的平均中视觉发光效率最大值。为了在不同亮度水平下获得最大中视觉发光效率，提出了一种目标函数简单的非线性约束优化模型，同时将CCT作为在一定范围内变化的优化参数。实验结果表明，该模型可以在满足显色指数、色彩保真度和给定中视觉亮度水平的要求下，获得最优的LED光谱，真正实现在指定亮度水平下中视觉发光效率最大化的目的。

显示器特征化是颜色管理的关键问题之一, 早期人们关注的是建立显示器驱动信号RGB和色度值XYZ之间的相互转换关系, 文献中讨论最多的是GOG和PLCC模型。 最近, 为了实现同色同谱再现, 显示器的光谱特征化成为研究的热点, 而且显示器的光谱特征化在多光谱图像的再现有着重要应用。 提出采用常用的GOG和PLCC模型进行光谱特征化。 虽然GOG和PLCC模型是常用的显示器特征化模型, 但文献还没有用这两个模型进行光谱特征化的讨论。 首先基于通道独立性和各通道色品坐标恒定性的假设证明了GOG和PLCC模型均可用于显示器光谱特征化。 然后基于目前常采用的专业显示器EIZO CG277和BENQ PG2401进行了比较研究, 同时也分别探讨了采用纯色和灰阶数据进行训练GOG和PLCC模型。 比较结果表明, 采用灰阶数据训练的GOG和PLCC模型分别好于采用纯色数据训练的GOG和PLCC模型; 不论从正向还是从逆向的角度考虑采用灰阶训练的PLCC模型的精度要比SRPPM和GOG模型高, 而且PLCC模型的逆向远比SRPPM的逆向简单。 因此建议采用灰阶数据训练的PLCC模型对液晶显示器进行光谱特征化。

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/model. However, while the von Kries transform satisfies the properties of symmetry and transitivity, most modern CATs do not satisfy these two important properties. In 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.

研究了仪器函数形状稍微偏离对称三角形情形下的三刺激值计算问题,探索了其对应的最优加权表。结果发现,最优权重可以通过求解三个系数矩阵的线性方程组来得到,且系数矩阵是对称正定三对角矩阵。将本课题组前期研究获得的最优加权表方法推广到仪器函数形状为非对称三角形的情形。仿真结果表明,对于10 nm和20 nm测量间隔,最优加权表方法的精度优于三点和五点校正方法;对于5 nm测量间隔,最好的计算方法是先对测量数据进行三点校正,再使用直接选取方法计算三刺激值。

A semi-blind image restoration algorithm is proposed based on reduced non-convex approximation of Luminita Vese and Tony Chan's (C-V) denoising model. Compared with C-V denoising model, we modify the fidelity term and add a term on point spread function (PSF). The function depends on two variables: the image function to be restored u and the standard deviation of Gaussian kernel to be estimated \sigma. Then the problems consist in solving a system with two coupled equations. Compared with the Leah Bar's semi-blind image restoration model which must solve three coupled equations, our method only needs to solve two equations. Furthermore, the estimation of f by our algorithm is superior to Leah Bar's algorithm. The experimental results demonstrate that the proposed method is effective.