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。

基于荧光粉分层和远程荧光封装技术， 采用热压法制备出双层远程荧光膜， 并封装出白光LED。 通过荧光分光光度计和可见光光谱分析系统研究了绿色和红色远程荧光膜不同分层顺序及不同发射波长对于白光LED光谱性能的影响。 研究发现： 蓝-绿-红（B-G-R）膜层封装形式相较于蓝-红-绿（B-R-G）辐射发光效率提高了31.69%， 色保真度和色域指数均随着红色远程荧光膜波长的增加而升高， 发射波长为660 nm时制备的白光LED色保真度最高值达到91， 色域指数最高值达到104， 辐射发光效率值则与波长成反比关系； 色保真度随着绿色远程荧光膜波长的增加逐渐降低， 色域指数则先降低后升高， 发射波长为530 nm制备的白光LED具有最高的辐射发光效率， 达到300.7 lm·W-1。 研究所得出的相关结论对于实际的应用具有一定的参考意义。

针对图像合成结果易受颜色取样和权值选取影响等问题, 本文借鉴梯度域和线性alpha合成算法的优点, 提出了一种基于采样抠图和自适应颜色权值的图像合成算法。算法首先通过增加数据项约束和邻域限制对原始抠图方法得到的alpha matte值进行局部迭代修正, 根据得到的alpha matte值对合成区域进行划分, 不同的合成区域采用不同的合成策略, 边缘区域采用梯度域合成方法对边界进行无缝对接和颜色保真, 同时利用均值插值重建方程求解, 降低求解复杂度;内部区域通过亮度对比系数计算自适应颜色权值, 并用其进行内部区域颜色再平衡, 保证源图像和目标图像的完美融合。仿真实验表明, 该算法与其他合成算法相比, 在无缝边界的同时, 颜色保证处理更为有效。

为解决现有去雾算法结果中存在的光晕现象、颜色失真等问题, 提出一种基于边界邻域最大值滤波的图像去雾方法.首先通过边缘检测寻找图像边界被低估的暗原色值并对其进行边界邻域最大值滤波, 以得到更为准确的透射率图来消除光晕现象; 其次对暗原色图乘以一个尺度因子, 扩大透射率的取值范围, 提高去雾结果的对比度; 最后设置两个亮度阈值以及一个平坦阈值, 消除图像中高亮度物体的影响, 获得更为准确的大气光值, 使得去雾结果颜色保真度较高.仿真结果表明, 与现有去雾算法相比, 本文算法对含高亮度物体以及含细节信息的带雾图像, 均可消除光晕现象, 获得高对比度及高颜色保真度的去雾结果, 同时也提高了算法的处理速度.

随着逐点校正的技术进步，客户对LED屏的显示质量要求也越来越高，从仅仅追求亮度与白平衡指标，渐渐提升到了对显示均匀度和色保真度的要求。利用逐点校正技术大幅提升显示屏的均匀度，当前正处于快速的普及应用进程中，而色度校正的需求也渐渐浮出水面，越来越为业内所关注。本文将简要介绍LED显示屏色度校正的原理、应用、实现方法与技巧。