通过双目观察与匹配心理物理学实验，对金属漆颜料制品在两种几何条件下进行了视觉评价，随后将金属漆颜料制品的视觉平均数据分别与基于双向反射分布函数（BRDF）数据和基于PR715分光辐射计测量结果的色貌模型预测结果进行最小二乘法线性拟合。实验结果表明，在不同几何条件下，BRDF数据均可以用来对金属漆颜料制品进行色貌预测；对于三属性预测而言，在明度和彩度方面，基于BRDF数据的色貌模型预测精度不如基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度，而在色调角方面，基于BRDF数据的色貌模型预测精度则高于基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度。

高动态范围图像原始数据在获取和合成过程中会出现异常值, 进而影响色调映射后的低动态范围图像显示效果。为了解决此问题, 提出了一种基于图像引导滤波的图像色貌模型(iCAM06)色调映射算法。该算法使用具有较强平滑作用的引导滤波代替双边滤波, 将输入数据分成细节层和基本层, 分别对细节层和基本层进行处理。为了使映射后的图像更加符合人眼感知效果, 对色适应矩阵CAT02进行了调整。实验结果表明, 与相关算法相比较, 该算法减少了由于数据异常造成的显著噪声点, 避免了伪影和偏色现象, 使细节得到了较好的保持。信息熵、方差和清晰度等客观指标也证明了该算法的有效性。

为了模拟人类视觉系统成像机制, 真实再现人眼对外界场景的视觉感知, 为机器视觉提供符合生物视觉特性的理想图像,从色度学的角度研究了彩色图像的真实影像再现技术。针对色貌模型存在图像模糊、对比度低的缺点, 在iCAM色貌模型的基础上, 引入了人工神经网络的非线性Sigmoid函数, 提出了基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法, 并给出了该模型处理不同类型图像的控制参数统计规律。与基于CIECAM02、iCAM色貌模型的真实影像再现算法相比, 该算法在对色调失真图像实现颜色复原的同时, 有效地提高了图像的对比度和局部细节, 很好地实现了视觉系统的颜色恒定性。

选用Munsell新标数据集, 采用基于模式识别技术的圆度、色相角偏差、明度线性度与空间投影点聚集度四个指标来分别评价目前八个典型色貌模型在彩度均匀性、色相预测准确性、明度均匀性、颜色的空间再现的能力。结果表明, 不同的色貌模型在四个方面的颜色再现性上表现出不同的优势。八个色貌模型对彩度预测最好的是RLAB, 每个色貌模型对红色和绿色预测比较好, CAM02在色相预测整体上占优势;明度的均匀性预测都比较好, 尤其是CIELAB; LLAB的颜色的空间再现能力最好。

通过视觉匹配实验获得显示器(CRT)与打印体之间相同与不同色温下一组对应色数据，采用偏差分析了实验数据的可靠性，利用实验数据与已有的跨媒体对应色数据对Von Kries,CMCCAT2000和CAT02三种典型色适应变换和CIECAM02色貌模型的表现进行了评价和比较。结果表明，Von Kries与CMCCAT2000色适应模型表现相同，CMCCAT2000色适应变换模型的表现好于CIECAM02色貌模型，CIECAM02色貌模型的表现要好于CAT02色适应变换模型。结果与三种色适应变换和CIECAM02色貌模型在同种媒介中的表现不一致，这与模型改进过程中选择的数据以同种媒介对应色数据居多有关，而实验获得的对应色数据和对色适应评价结果将为跨媒体颜色再现中色适应模型及色貌模型的改进提供依据。

综述了CIECAM02色貌模型应用已经确定的问题以及建议解决的方法，包括明度计算问题、黄蓝问题和紫色问题导致数学计算不稳定，以及ICC色彩管理系统中应用CIECAM02模型在色域映射、HPE矩阵产生的白色适应和模型适变换中遇到的困难。可以看出，虽然对出现的问题提出了相应的解决方法，但这些方法还需要在不同应用目的中检验，还需要提出更好的解决方法；CIECAM02色貌模型研究中最关键的色适应变换CAT02和量化知觉属性的HPE变换仍需要进一步研究。色貌模型仍处在研究阶段。

Pearlescent coatings become highly popular to the modern generation of color rendering materials due to their unique color effect. However, it is quite challenging to evaluate its color appearance by traditional color measurement. A low-cost camera is a highly efficient device for multi-geometry color appearance estimation for pearlescent bottles, which has been achieved through the camera characterization, sample image capturing, and then mathematical transforming from RGB (red, green, and blue) values to color appearance attributes based on the color appearance model of CIECAM02. A tele-spectroradiometer for physical measurement together with visual assessment is applied for comparison with the camera method to evaluate the accuracy of camera predictions and discuss the applicability of CIECAM02. The experimental results indicate that the camera data have strong correlation with the physical measurement and also fit well with visual data except for a slight slope shift existing in lightness due to a divinable psychophysical magnitude variation for spatial-dependent color samples. Hence it is feasible to estimate the color appearance of pearlescent bottles using a digital camera.

基于物体表面色样本的视觉评价, 测试了典型色差公式对超大色差的预测性能。由18名观察者按照倍率法对60组颜色样本对进行心理物理视觉评价实验, 获得视觉色差的评价数据。利用实验数据对两个常用色差公式CIELAB和CIEDE2000以及基于色貌模型的最新色差公式CAM02-UCS和CAM02-LCD的超大色差预测性能进行了详细的比较和分析, 结果表明基于色貌模型的两个公式性能优异。同时, 使用本实验视觉数据考察了Attridge等人提出的幂指数模型, 并得到了一致的结论。

The chromaticities of the Chinese color system dataset are applied to eight color appearance models (CAMs). Models used are: CIELAB, Hunt, Nayatani, RLAB, LLAB, ZLAB, CIECAM97s, CIECAM02. Three color appearance attributes (lightness, chroma, and hue) are discussed for their uniformity, in terms of the constant perceptual nature of the Chinese color system dataset. The results show that no particular model can excel at all metrics. Comparison can lead to the conclusion that Chinese color system appearance scales can be predicted only slightly poorer than Munsell appearance scales using the eight CAMs.

提出了一种新的阴极射线管特性化的方法。该方法的特点是采用“视觉匹配”方法,在反射体表面色和自发光体之间映射一些色貌因素,但没有使用任何复杂的色貌模型。是一种考虑了一些色貌因素的阴极射线管特性化方法。由于该问题的个性因素较多,采用BP神经网络实现色空间的非线性映射。实验结果表明,只要阴极射线管被标定,在办公室环境下,该方法可以改进在不同的阴极射线管上重现的颜色。采用3-7-7-3简单的网络结构;分色相样本训练。训练样本平均色差可以达到3.07L*u*v*色差单位,测试样本平均色差可以达到4.55L*u*v*色差单位,小于阴极射线管的最大可接受色差,结果是令人满意的。这在电子商务和办公自动化方面有广泛的用途。