基于颜色预测准确性的色貌模型评价研究

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3.0 刘畅 2024-11-07 24 4 711.75KB 63 页 15积分

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摘要

色貌模型颜色预测准确性评价是利用各种主客观数据如色貌数据、对应色数

据以及表色体系数据集，色差数据集等数据，通过设计的预测实验，对色貌模型

的颜色再现能力做出评价。色貌模型的颜色预测准确性是色貌模型在颜色研究和

工业领域得到广泛使用的重要因素。自上世纪 90 年代色貌模型被提出以来，针对

色貌模型颜色预测准确性评价的测试实验是对色貌模型进行修正和提出新色貌模

型的基础。色貌模型颜色预测准确性评价对色貌模型自身的改进以及色貌模型的

实际应用具有理论指导意义。

本文利用 Munsell 新标体系数据集和中国颜色体系数据集，依据两者的视觉均

匀性，采用模式识别评价方法，从色貌相对属性色相、明度和彩度三个方面对八

种色貌模型（CIELAB、LLAB、RLAB、ZLAB、Hunt94、Nayatani、CIECAM97s、

CAM02）的颜色预测准确性做出评价，分析的结果是不同的色貌模型对三个色貌

相对属性和不同颜色的区域具有不同的预测优势。将主成分分析理论用于色貌模

型的颜色预测评价中，提出用综合评价指标对色貌模型的颜色预测能力进行综合

排序。

论文最后选用中国颜色体系的 682 个颜色样品，利用模式识别技术分别对八

种色貌模型在明度、彩度和色相方面的预测做了评价，结果表明没有一种色貌模

型能同时很好的预测这三个属性，而且不同的色貌模型在不同的颜色区域具有不

同的预测优势。针对模式识别技术对色貌模型预测评价的这两个不定向的结果，

用主成分分析法从模式识别的四个指标中提炼出一个综合评价指标，并在十个主

色相区域内分别对色貌模型做了综合排名，提出了色貌模型分区选择观点，最后

用CIE1976 色差公式和 CIEDE2000 色差公式用色差评价，得到的结果和综合评价

结果是一致的。

关键词：色貌模型预测评价 Munsell 新标体系数据集中国颜色体系数

据集模式识别评价主成分分析综合评价

ABSTRACT

The color predictive accuracy evaluation of color appearance models is that some

predicted experiments are designed to evaluate the color reproduction ability of the

color appearance models, in which the subjective and objective data such as various

color appearance data, corresponding color data, color system data sets and chromatic

aberration data sets are used. The color accurate prediction of color appearance model is

an important factor whether the color appearance models can be widely used in color

research and industrial fields. Since the 1990s when color appearance model was

proposed, the testing color accurate evaluated experiments about the color prediction

accuracy of the color appearance models are the bases of the correction of the color

appearance models and a new color appearance model proposed. The color forecast

accuracy evaluation of the color appearance models has a theoretical significance to the

practical application of the color appearance model and the improving of color

appearance model.

In this paper according to their visual uniformity, Munsell new standard system

datasets and Chinese color system datasets chosen, pattern recognition evaluation

method is used to evaluate the color forecast accuracy of the eight color appearance

models (CIELAB, LLAB, RLAB, ZLAB, Hunt94, Nayatani, CIECAM97s, CAM02)

from the three aspects of the relative attributes of hue, lightness and saturation. The

results of the analysis is that different color appearance models have different forecast

superiority both in three color appearance relative attributes and in different color areas.

Principal component analysis theory is proposed for the color appearance model

prediction, and comprehensive evaluation index is used to make a comprehensive

ranking for the color predictive ability of the color appearance models.

Then 682 Chinese color samples selected, pattern recognition technology are used

to evaluate the eight color appearance model prediction of lightness, chroma, and hue.

There are two results that no color appearance model is good at predicting the three

attributes, and different color appearance models have the different predicted

advantages in different color areas. About the non-directional prediction results of the

color appearance model got from pattern recognition technology, a comprehensive

evaluation index is extracted from the four indicators of pattern recognition using

principal component analysis; in the ten main hue areas, the color appearance models

are made a comprehensive ranking; thus the view of color appearance model partition

selection is proposed. At last, the CIE1976 color difference formula and CIEDE2000 of

color difference formula are used to make the color difference evaluation, the results

obtained from the color difference evaluation and the comprehensive evaluation results

are consistent.

Key Words：Color appearance model prediction and evaluation, the

Munsell new standard system, the Chinese color system, Pattern

recognition evaluation, Principal Component Analysis, comprehensive

assessment

摘要

ABSTRACT

第一章绪论 .................................................................................................................... 9

1.1 研究背景及意义 .................................................................................................... 1

1.2 色貌模型评价研究现状 ........................................................................................ 3

1.3 论文主要研究内容 ................................................................................................ 9

第二章色貌模型颜色预测准确性评价的理论基础 ................................................... 11

2.1 色貌模型 ............................................................................................................... 11

2.2 Munsell 新标体系和中国颜色体系 ..................................................................... 12

2.2.1 Munsell 新标体系 .......................................................................................... 13

2.2.2 中国颜色体系 ............................................................................................... 13

2.3 本章小结 .............................................................................................................. 14

第三章基于模式识别色貌模型颜色预测准确性评价 .............................................. 16

3.1 模式识别评价技术 .............................................................................................. 16

3.1.1 圆度 ............................................................................................................... 17

3.1.2 色相角偏差 ................................................................................................... 17

3.1.3 明度线性度 ................................................................................................... 18

3.1.4 空间投影点聚集度 ....................................................................................... 19

3.2 色貌模型的颜色预测评价 .................................................................................. 19

3.3 色貌模型的预测结果与分析 .............................................................................. 21

3.3.1 色相线偏差 ................................................................................................... 22

3.3.2 彩度偏差分析 ............................................................................................... 22

3.3.3 色貌模型对 Munsell 明度的预测 ................................................................ 24

3.3.4 色貌模型对 Munsell 颜色空间预测 ............................................................ 25

3.4 本章小结 .............................................................................................................. 25

第四章基于主成分分析的色貌模型颜色预测评价 .................................................. 27

4.1 色貌模型预测对比分析 ...................................................................................... 27

4.1.1 彩度预测对比分析 ....................................................................................... 27

4.1.2 色相线预测对比分析 ................................................................................... 28

4.1.3 明度线性度预测对比分析 ........................................................................... 30

4.1.4 空间均匀性预测对比分析 ........................................................................... 31

4.2 主成分分析评价方法 .......................................................................................... 33

4.2.1 主成分分析理论 ........................................................................................... 33

4.2.2 基于主成分分析的综合评价 ....................................................................... 34

4.3 基于中国颜色体系的色貌模型评价的研究 ...................................................... 36

4.3.1 色貌模型对中国颜色数据集的色相预测 ................................................... 37

4.3.2 色貌模型对中国颜色体系数据集的明度预测 ........................................... 38

4.3.3 色貌模型对中国颜色体系数据集的彩度预测 ........................................... 39

4.3.4 色貌模型对中国颜色体系数据集的空间均匀性预测 ............................... 40

4.3.5 基于主成分分析的色貌模型预测评价 ....................................................... 42

4.3.6 基于 CIELAB1976 和CIEDE2000 色差评价验证 ..................................... 44

4.4 本章小结 .............................................................................................................. 45

第五章研究结论与展望 .............................................................................................. 47

5.1 研究贡献和结论 .................................................................................................. 47

5.2 研究局限 .............................................................................................................. 47

5.3 未来研究方向 ...................................................................................................... 48

附录一 ............................................................................................................................ 49

附录二 ............................................................................................................................ 52

参考文献 ........................................................................................................................ 55

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ............................................ 59

致谢 ................................................................................................................................ 60

第一章绪论

随着各种数字化彩色媒体的出现，颜色信息的应用也愈发渗透到科技社会的

各个领域，传统色度学已经不能满足交互界面上颜色信息的高保真复制，由此推

动了色貌模型的诞生。色貌模型推出以后，各国的颜色科技工作者利用各种色差

数据集、色貌数据和 Munsell 新标体系等表色体系的数据集开展了大量的针对色貌

模型的评价研究工作，发现目前已提出的色貌模型也不能绝对准确地预测色貌属

性。随着评价工作的不断开展，各色貌模型不断地得到修正，预测精度也得到完

善，适用范围也越来越广。因此，针对色貌模型预测准确性的评价和测试是推动

色貌模型发展，并将色貌模型更加准确地应用于颜色研究与应用的重要手段。新

的评价方法的提出有利于对色貌模型做出准确的评价，指出色貌模型在颜色预测

再现方面的不足，有利于在实际的工业生产中简单准确的选择合适的色貌模型。

1.1 研究背景及意义

各种数字化图像设备广泛应用于实际的生产和生活中，实现跨媒体颜色保真

复制，图像颜色真实再现是目前颜色领域亟待解决的问题。同时，与人的认知相

关的色貌现象的存在，并且在实际应用中自觉不自觉的利用这些现象，对传统色

度学都提出了挑战，同时也推动了能够预测色貌现象的色貌模型研究和发展，促

进了以研究色貌现象为核心的现代色度学的诞生和发展。现代色度学是以色貌模

型的产生并应用于颜色研究和生产领域为标志。自此色貌模型的颜色预测准确性

就成了色貌模型和跨媒体颜色传递的核心问题，同时也需要相关色貌模型评价实

验来了解色貌模型在颜色预测方面的优缺点，并及时的作出修正。

严格意义上讲，色貌模型的研究是从 20 世纪 90 年代初期开始。最具代表的

有英国 R.W.G.Hunt 提出的 Hunt 模型、[1],[2]日本 Y. N a y a t a n i 提出的 Nayatani 模型、

[3],[4]美国 M.D.Fairchild 提出的 RLAB 模型、[5],[6]和英国的 M.R.Luo 提出的 LLAB

模型。[7] 这些色貌模型的提出，都是源于不同的应用目的，同时随着色貌模型应

用领域的扩展，这些色貌模型在颜色预测和再现方面的不足也逐渐体现出来。在

多媒体和跨媒体的颜色传递和复制过程中，要判断选择使用哪个模型是困难和不

现实的，这给色貌模型在颜色研究和应用领域的进一步推广带来了困难。

色貌模型是对基本色度学（三刺激色度学）的扩展，目的是预测多种变化观

察条件下的颜色属性，它的提出和应用，在某种程度上解决了颜色信息的数字化

以及传递失真的问题。随着色貌模型理论和色貌预测评价的不断完善，基于不同

应用领域的色貌模型相继被提出。但是，不同色貌模型的提出基于不同的应用背

景和基础，要着重解决的问题不一样，因此色貌模型对色彩再现的预测能力也不

基于颜色预测准确性的色貌模型评价研究

同。

虽然现阶段色貌模型的理论已基本成熟，但是在各国研究学者不断地对色貌

模型的预测和表现能力进行研究后，发现后来新提出或者经过修正的色貌模型也

不能对色貌现象进行更加全面的预测，有些色貌模型的计算甚至更加复杂，却仍

然没有得到预期的预测结果。除了模型本身的预测能力，周围不同环境和媒介也

是影响模型使用和预测结果的重要因素，例如：白点发生变化的情况，CIELAB 模

型是首选的模型，如果不合适，再可以采用 Von Kries 色适应变换到参考条件；如

果是从硬拷贝到软考贝或者环境发生变化，可以采用 RLAB 或ZLAB 模型；如果

色貌现象发生在一个广泛的观察条件下，包括很低或很高的亮度，应该使用 Hunt

模型或 CIECAM97s 模型，并且还可以获取视明度和视彩度的情况。[8]也就是说，

实际应用中使用色貌模型要根据具体应用选择合适的模型，每一种模型都有特点，

并且复杂程度不同，并不是复杂模型就比简单模型好，简单模型能够达到应用要

求时，不一定要选择复杂模型。

各国的颜色研究学者对色适应变换公式做出修正，不断通过心理物理实验建

立对应色数据，对均匀色空间进行修正，还有一些研究学者试图在更加复杂的环

境和观察条件下提炼出新的具有不同预测性能的模型。直到色貌模 CIECAM02 的

提出，研究学者把研究重点从试图提出具有更好预测能力的色貌模型的研究转移

到对已有的色貌模型的测试实验和预测评价方面。Mark.D.Fairchild 在《color

appearance model》一书中对色貌模型的总结和展望中提到，色貌模型 CIECAM02

的提出具有重要的意义，但是该模型在实验和环境的不确定条件下缺少准确的视

觉评价数据，仍需要有更加精确地实验数据去改进平均视觉预测。色貌模型研究

学者针对色貌模型 CAM02 的评价研究：一方面是 CIE 研究学者对色貌模型 CAM02

的公式进行修正，另一方面是用小色差数据对色貌模型 CAM02 做了色差评价分析

和色空间优化。

每一个色貌模型的提出都建立在色貌研究学者对已有的色貌模型颜色预测表

现评价和修正的基础上。在色貌模型的发展过程中，国际学者对色貌模型颜色预

测准确性评价的研究从未间断过，尤其是在当今颜色需在不同媒体、不同观察条

件下进行传递和复制，对颜色的保真复制和传递带来了更大的难度。目前，CIE 技

术委员会鼓励研究者和颜色应用学家尽可能搜集大量的实验数据对各种色貌模型

的颜色预测准确性能进行测试，最终目的是从现有的这些模型中结合它们最好的

预测特征，提炼出一个为一般应用的好模型，建立一个为实际应用统一的、简单

的、兼顾现代彩色成像系统应用的色貌模型，并且提出了一个简单色貌模型需要

考虑的十二条原则。

[9]CIE 技术委员会在同意建立一个统一的全面的或完全模型的

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摘要：

摘要色貌模型颜色预测准确性评价是利用各种主客观数据如色貌数据、对应色数据以及表色体系数据集，色差数据集等数据，通过设计的预测实验，对色貌模型的颜色再现能力做出评价。色貌模型的颜色预测准确性是色貌模型在颜色研究和工业领域得到广泛使用的重要因素。自上世纪90年代色貌模型被提出以来，针对色貌模型颜色预测准确性评价的测试实验是对色貌模型进行修正和提出新色貌模型的基础。色貌模型颜色预测准确性评价对色貌模型自身的改进以及色貌模型的实际应用具有理论指导意义。本文利用Munsell新标体系数据集和中国颜色体系数据集，依据两者的视觉均匀性，采用模式识别评价方法，从色貌相对属性色相、明度和彩度三个方面对八种色貌模...

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