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基于ICC色彩管理机制的多投影颜色一致性研究
作 者: 于明伟
导 师: 刘真
学 校: 南京林业大学
专 业: 制浆造纸工程
关键词: ICC色彩管理机制 颜色一致性 最小二乘法 颜色主成分修正算法 BP神经网络
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
颜色调整技术是多投影仪大屏幕拼接显示系统的关键技术之一,目前的颜色调整技术存在硬件调整费用高、调整费时费力、实时性不够、精度不高等问题,本文将基于ICC (International Color Consortium,国际色彩联盟)色彩管理机制的颜色调整技术应用于多投影仪大屏幕拼接显示系统颜色一致性的研究,创新性地比较了三种不同RGB→CIEXYZ颜色空间转换模型,并得出BP神经网络转换模型是RGB→CIE XYZ类型颜色空间转换的最佳模型。本文以两台投影仪组成的拼接显示系统为例,从以下几点展开研究:1、分析国内外现有颜色调整技术,提出将基于ICC色彩管理机制的颜色调整方法应用于大屏幕拼接显示系统的颜色调整中。2、制作投影仪ICC特性文件,编写软件读取和修改特性文件;3、采用常规数学模型法颜色调整技术(基于最小二乘法的颜色调整技术和基于颜色主成分修正算法的颜色调整技术)实现ICC特性文件的优化;4、针对常规数学模型法颜色调整技术存在的精度不足等问题,提出基于BP神经网络颜色空间转换模型的颜色调整技术,通过评价分析实验(理论分析评价和主客观评价),确定该方法为投影仪颜色空间转换的最优方法。本文的创新点主要体现在:1、首次将BP神经网络应用于投影仪颜色空间转换模型的建立。2、首次比较了三种RGB→CIE XYZ颜色空间转化的特征化方法,并得出BP神经网络建模法是该类型颜色空间转换的最优化模型。3、提出了投影仪显示颜色评价标准,通过实验验证了该评价标准的可行性。本文提出的研究理念和技术路径,对多投影仪大屏幕拼接显示系统颜色一致性的深入研究给出了全新的思路,对该问题的研究和解决提供了基础理论参考和实验研究参考。
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全文目录
致谢 3-4 摘要 4-5 Abstract 5-9 第一章 绪论 9-15 1.1 论文研究背景 9-10 1.2 论文主要研究内容的现状及发展趋势 10-13 1.2.1 颜色不匹配原因分析 10 1.2.2 现有颜色调整技术分类 10-12 1.2.3 现有颜色调整技术比较分析 12 1.2.4 基于ICC色彩管理机制的颜色调整技术的提出 12-13 1.3 论文研究目的和意义 13 1.4 论文研究内容和组织结构 13-15 第二章 ICC色彩管理机制理论分析 15-25 2.1 ICC色彩管理机制概述与ICC设备特性文件 15-19 2.1.1 ICC色彩管理机制概述 15-16 2.1.2 ICC设备特性文件 16-19 2.2 sRGB标准与ICC色彩管理机制的关系 19-21 2.3 ICC特性文件主要参数分析 21-24 2.4 本章小结 24-25 第三章 常规数学模型法颜色调整技术的实现 25-34 3.1 基于最小二乘法的颜色调整方法分析和实现 25-31 3.1.1 最小二乘法原理拟合Gamma曲线 25-27 3.1.2 计算转换矩阵 27-28 3.1.3 优化ICC特性文件 28-31 3.2 基于颜色主成分修正算法的颜色调整方法分析和实现 31-33 3.3 借助ICC色域映射方法实现两台投影仪的颜色匹配 33 3.4 本章小结 33-34 第四章 基于BP神经网络颜色空间转换模型的颜色调整技术的实现 34-50 4.1 BP神经网络模型 34-36 4.1.1 BP神经网络模型基本内容 34-35 4.1.2 BP神经网络的主要功能 35 4.1.3 BP神经网络的优点 35-36 4.2 BP神经网络算法实现 36-49 4.2.1 BP神经网络数学模型 36-39 4.2.2 BP神经网络参数分析 39-41 4.2.3 BP神经网络建模 41-49 4.2.3.1 BP神经网络模型主要参数的确定 42-44 4.2.3.2 BP神经网络建模数据的获取 44-46 4.2.3.3 BP神经网络模型的建立 46-49 4.3 本章小结 49-50 第五章 不同颜色调整方法实验数据分析及评价 50-61 5.1 理论分析评价 50 5.2 主观评价 50-57 5.2.1 制定主观评价标准 51-52 5.2.2 标准化实验条件 52-53 5.2.2.1 标准化显示设备(投影仪)和环境 52 5.2.2.2 选择标准显示内容(图像、色块、视频) 52-53 5.2.2.3 挑选观察者 53 5.2.3 评价结果统计分析 53-57 5.3 客观评价 57-60 5.3.1 色差评价分析 57-59 5.3.2 BP神经网络颜色空间转换优势评价分析 59-60 5.4 本章小结 60-61 第六章 结论及展望 61-63 6.1 课题结论总结和创新点 61 6.2 不足和展望 61-63 参考文献 63-65 附录 65-69 1、标准评价图像 65-67 2、纯色色块和组合色块示意 67-69 攻读硕士期间发表的论文 69-70 详细摘要 70-72 Abstract 72-73
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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