（计算机应用技术专业论文）统计学习在色彩校正和色彩恒常中的应用.pdf

摘要 色彩管理技术是解决不同成像设备之间色彩再现不一致的一种技术，力求实 现色彩“所见即所得”的终极目标，已经广泛应用于印刷、纺织和多媒体等领 域。作为色彩管理的一项核心技术，色彩校正的主要任务是补偿因外设非理想特 性产生的色偏，在色彩管理系统中往往是和色彩转换结合起来，其效果直接影响 色彩再现的精确性，因而一直是国内外研究的热点问题。近几年来，考虑到光照 等环境影响，色彩恒常也已成为未来色彩管理和实际需求迫切需要解决的一项重 点技术。色彩恒常的目的是在不同光照环境下保持对色彩的不变描述，这对计算 机视觉中物体识别和基于内容的图像检索等应用至关重要。 色彩校正和色彩恒常通常借助彩色样本集来描述、获取某种色彩特性，并将问 题归结为不同色彩空间之间的映射关系。然而，作为研究样本集特征和关系描述 的一种有力工具，统计学习技术当前还未深入涉及到这一领域。为此，本文主要 研究了统计学习技术在色彩校正和色彩恒常中的应用问题。结合色彩校正算法的 传统分类，本文按照校正机理的不同并依据统计学习概念将算法分为四类，即， 三维插值、邻域回归、稀疏贝叶斯学习及计算智能，重点讨论了不同校正机理下 的技术瓶颈及相应解决方案，强调了方案的精度和速度效果。在色彩恒常中，结 合目前国内外研究现状及课题的整体部署，主要讨论了色彩恒常的实现过程，并 分别提出了相应的光源估计算法和监督色彩恒常算法。 在三维插值类中，主要解决了当前流行插值算法的几何体定位难题并提出了一 种新的高精度插值算法。首先提出了两种基于四面体插值校正的加速算法。第一 种算法为基于历史的局部搜索法，主要借助数据相关性，根据上次插值数据的邻 域来查找此次的数据。第二种算法为利用辅助表的快速定位法，采用了粗略定位 和精确定位的两步定位法。两种算法均能促进三维查找表数据的快速生成。此外， 针对色域匹配的不同渲染目的，提出了再加速策略，以减小对应不同渲染目的三 种查找表数据的生成时间，实验证实了策略的有效性。最后提出了基于改进最大 模糊熵的线性插值算法。该算法定义了新的插值范围，采用模糊熵形式确定插值 系数。算法无需定位几何体，其校正精度优于目前的三维插值算法。 在邻域回归类中，针对当前回归类算法的技术缺陷，提出了邻域回归校正概念， 并提出了两种不同的邻域回归算法。邻域回归算法深化了分区思想，克服了分区 回归存在的缺点。第一种算法为基于结构风险最小化和全最小二乘法的邻域回归 算法，结构风险化原则贴近了真实风险并减小了模型复杂度，而全最小二乘法考 虑到了输入输出数据的噪声。第二种算法为基于提升的核偏最小二乘回归算法， 核函数将源色彩空间数据映射到一个高维空间，偏最小二乘回归提取了主成分， 而提升技术进一步提高了精度。此外，还讨论了邻域的加速确定和范围问题。 在稀疏贝叶斯学习类中，以当前稀疏核工具的应用利弊分析为基础，提出了采 用基于贝叶斯法则的稀疏核工具一相关向量机的校正方案，并提出了多种有效的 改进措施。该类算法采用了统计学习中最新的实效技术，在以往的色彩校正研究 中从未出现过，且取得了满意的校正效果。算法集成了多个核函数以提供一组完 备基或超完备基。为了减小算法的训练时间，首先采用保局投影来约简多核输入 矩阵的列维数，其次采用相关向量的预提取技术和分布式结构来进一步减小训练 时间。其中，完备基主要通过尺度核函数及小波核函数实现，超完备基则使用到 了现存的多种核函数。相关向量的预提取技术主要通过分层采样和聚类来实现。 算法在校正精度上优于支持向量机和相关向量机，且训练时间小于相关向量机。 在计算智能类中，首先分析了当前模糊逻辑和神经网络应用于校正的实际困 难，然后提出了相应的措施以解决两者的内部结构确定难题，最后给出了遗传算 法在色彩校正中的应用可能。首先提出了基于k p c a 和a n f l 8 的校正算法，k p c a 作为数据的预处理器，a n f i s 自动化了i f - t h e n 规则。实验表明了算法在精度上的 优越性。随后构建了一种新的集成神经网络的校正模型，该模型解决了单个网络 中的结构确定难题，通过集成多个简单的神经网络提高了模型的泛化能力，其校 正精度高于单个网络和b a g g i n g 集成模型。最后，构建了基于遗传算法的简易提升 校正模型，选择算子挑选比较“难”学习的样本组成下次训练样本集，基于a n f i s 的例子表明了模型有效性。 在色彩恒常的实现中，结合前沿研究和实用目的，提出了基于自适应约简相关 向量机的光源色度估计算法以及基于薄板样条和最小一乘法的监督色彩恒常算 法。前者采用自适应混合核函数来提高精度，利用改进的保局投影来减d , n 练时 间；为估计光源色度，采用色度直方图的模糊中心和相应光源值训练算法。后者 通过放置监督色板来描述光源转换关系，然后采用薄板样条映射光照数据，再在 约简后的映射数据上应用最小一乘法捕获转化关系。基于真实图像的实验表明了 两种算法的优越性。 关键词：色彩管理色彩校正色彩恒常统计学习三维插值多重回归稀疏贝 叶斯学习计算智能 a b s t r a c t c o l o rm a n a g e m e n ti sat e c h n i q u eo f s o l v i n gt h ec o l o ri n c o n s i s t e n c ya m o n gv a r l o n s i m a g i n gd e v i c ef o rt h ee v e n t u a lp u r p o s eo fw y s l w y g ( w h a ty o us e ei sw h a t1 u g 鳓w h i c hh a sf o u n di t s 丽d eu s ei np r i n t i n g ，t e x t i l e ，m u l t i m e d i aa n ds of o r t h c o l o r e a l i b r a t i o n ，t h ec o r eo fc o l o rm a n a g e m e n t ，t a k e s t h em a i n r e s p o n s i b i l i t y i n c o m p e n s a t i n gt h ei m a g i n gd e v i c e sf o r t h ec o l o rd i f f e r e n c eo w i n gt ot i l ei n n e r n o n l i n e a r i t y ，w h i c hi su s u a l l yt o m b i n e dw i t hc o l o rt r a n s f o r m a t i o ni nc o l o rm a n a g e m e n t s y s t e m sa n dh a sb e e na r e s e a r c hf i e l di ns p o t l i g h th o m ea n da b r o a dd u et ot h ef a c tt h a t c a l i b r a t i o ne f f e c ti sd i r e c t l yl i n k e dt ot h ep r e c i s e n e s so fc o l o rr e p r o d u c t i o n nr e c e n t y e a r s ，c o l o rc o n s t a n c yh a sb e c o m eak e yt e c h n i q u ef o rf u t u r ec o l o rm a n a g e m e n ta n d a c t u a ld e m a n d s w h i c hc o n s i d e r st h ei n f l u e n c eo ft h ev i e w i n ge n v i r o n m e n tl i k e i l l u m i n a n t t h ep u r p o s eo f c o l o rc o n s t a n c yi st or e t a i nt l l ei n v a r i a n td e s c r i p t i o nf o rc o l o r u n d e rd i f f e r e n ti l l u m i n a t i o n s ，w h i c hi sv i t a lt ot h ea p p l i c a t i o no fo b j e c tr e c o g n i t i o na n d c o n t e n t b a s e di m a g er e t r i e v a li nc o m p u t e rv i s i o n a si sk n o w n c o l o rm a p p i n gi so f t e ni n v o l v e di nc o l o rc a l i b r a t i o na n dc o l o r c o n s t a n c yb yv i r t u e o fc o l o rs a m p l e su s e df o rc a p t u r i n gc o l o rc h a r a c t e r i s t i e s n e v e r t h e l e s st e c h n i q u e si ns t a t i s t i c a ll e a r n i n g ，t h ep o w e r f u lt e c h n i q u e st od e s c r i b et h e c h a r a c t e r i s t i c sa n dr e l a t i o n s h i po fs a m p l e s h a v e n tb e e na p p l i e dt 0t h e s et w of i e l d st oa s a t i s f y i n ge x t e n t t h ed i s s e r t a t i o nh e r e i nf o c a s e si t se 筋r t s o nt h ea p p l i c a t i o no f s t a t i s t i c a ll e a r n i n gt oc o l o rc a l i b r a t i o na n dc o l o rc o n s t a n c y i nas t a t i s t i c a ls e n s e ，c o l o r c a l i b r a t i o nf a l l si n t of o r rc a t e g o i e s ，n a m e i y , t r i - l i n e a ri n t e r p o l a t i o n , r e g r e s s i o ni n n e i g h b o r h o o d ，s p a r s eb a y e s i a nl e a r n i n ga n dc o m p u t a t i o n a li n t e l l i g e n c e ，w h i c hi sa l s o c o n s i s t e n tw i t ht h ec a l i b r a t i o nm e c h a n i s m i ne a c hc a t e g o r y , t h et e c h n i q u eb o t t l e n e c k s a n dt h ec o r r e s p o n d i n gs o l u t i o n sa r ed i s c n s s e dw i t ht h e i re m p h a s e so nt h ep r e c i s i o na n d s p e e d i nc o l o rc o n s t a n c y t h ew h o l ep r o c e d u r eo fc o m p l e t i n g i ti sd i s c u s s e dw i t hav i e w t ot h ew o r l d w i d er e s e a r c hs t a t u sq u oa sw e l la st h eo n g o i n gp r o j e c td e p l o y m e n t ，w h i c h 1 c a d st oa na l g o r i t h mo fe s t i m a t i n gt h ei l l u m i n a t i o nc h r o m a t i c i t ya n da na l g o r i t h mo f s u p e r v i s e dc o l o rc o n s t a n c y i nt h ec a t e g o r yo ft r i l i n e a ri n t e r p o l a t i o n ，t h ep r o b l e mo fl o c a t i n gg e o m e t r i c a lb o d y f o rc u r r e n tp o p u l a ri n t e r p o l a t i o ni st a c k l e da n dan o v e la l g o r i t h mo fi n t e r p o l a t i o nw i t h h i 吐p r e c i s i o n i s p r o p o s e d f i r s t l y , t w oa c c e l e r a t i o na l g o r i t h m s f o rt e t r a h e d r a l i n t e r p o l a t i o na r ei n t r o d u c e d t h ef i r s ta l g o r i t h mo fl o c a ls e a r c hb a s e do nh i s t o r yu t i l i z e s t h el o c a t i o ni n f o r m a t i o no ft h ep r e v i o u ss e a r c ht ol o o ku pt h ec u r r e n td a t a i mw h i l e t h es e c o n da l g o r i t h mo ff a s tl o c a t i o nu s i n ga u x i l i a r yt a b l ei n c l u d e st w os t e p so fr o u g h l o c a t i o na n dp r e c i s el o c a t i o n b o t ha l g o r i t h m sc a ni m p r o v et h es p e e do fp r o d u c i n g3 d l u td a t a m o r e o v e r ，ar e - a c c e l e r a t i o ns t r a t e g yi sp r e s e n t e du s i n gt h ep r i o rk n o w l e d g e o fr e n d e r i n gi n t e n t sf o rg a m u tm a p p i n g ，w h i c hp r o v e st ob ee f f e c t i v e l a s t ，al i n e a r i n t e r p o l 撕o nv i ai m p r o v e df u z z ye n t r o p ym a x i m i z a t i o ni sp r o p o s e d n ea l g o r i t h m d e f i n e san e wc a l i b r a t i o nr a n g ea n da d o p t st h ef u z z ye n k o p yt od e t e r m i n et h e i n t e r p o l a t i o nw e i 2 h t s 1 1 1 ea d v a n t a g e so fd o i n gs oa r en e e d l e s s n e s s o fl o c a t i n g g e o m e t r i c a lb o d ya n dh i g h e rp r e c i s i o nt h a nt h ep r e v i o u sa l g o r i t h m s o ft r i - l i n e a r i n t e r p o l a t i o n i nt l l ec a t e g o r yo fr e g r e s s i o ni nn e i g h b o r h o o d t h ec o n c c p to fc a l i b r a t i o ni n n e i g h b o r h o o di sg i v e na n dt w oa l g o r i t h m so fd i f f e r e n tm e c h a n i s m sa r ep r e s e n t e d ， a i m i n ga tt h ed e f e c t so fc u r r e n tr e g r e s s i o nt e c n i q u e s 1 1 l en e i g h b o r h o o dc a r r i e st h ei d e a o f s u b s p a c ef u r t h e ra n do v e r c o m e si t sd e f e c t s t l l ef i r s ta l g o r i t h mi sb a s e do ns t r u c t u r a l r i s km i n i m i z a t i o n ( s r m ) a n dt o t a ll e a s ts q u a r e s ( t l s ) i nw h i c hs 蹦a p p r o x i m a t e st h e r e a lr i s ka n dr e d u c e st h em o d e lc o m p l e x i t yw h i l et l st a k e si n t oa c c o u n tt h en o i s ei n i n p u t o u t p u td a t a t h es e c o n da l g o r i t h mi sb a s e do nk e m e lp a r t i a li e a s ts q u a r e sa n d b o o s t i n g k e r n e l se n r i c ht h ee a l i b m t i o ni n f o r m a t i o n p a r t i a ll e a s ts q u a r e se x t r a c t st h e p r i n c i p l ec o m p o n e n t sa n db o o s t i n gi m p r o v e st h ep r e c i s i o nf u r t h e r i nt h ee n d ，f a s t l o c a t i o na n dt h er a n g eo f t h en e i 吐b o r h o o da r ed i c u s s e d i nt h ec a t e g o r yo fs p a r s eb a y e s i a nl e a r n i n g as p a r s ek e m e it o o lb a s e do nb a y e s n i l e ，r e l e v a n c ev e c t o rm a c h i n e ( r v m ) ，i sa d o p t e da n dm a n ye f f i c i e n tm e a s u r e sf o r i m p r o v e m e n ta r ep r o p o s e d t h e s ea l g o r i t h m s 。砒f i r s t 。i n t e g r a t em u l t i p l ek e r n e l st o p r o v i d eas e to fc o m p l e t eo ro v e r - c o m p l e t eb a s e s ，t h e na p p l yl o c a l i t yp r e s e r v i n g p r o j e c t i o n st or e d u c et h ec o l u m nd i m e n s i o no fm u l t i p i ek e r n e li n p u tm a t r i xa n df i n a l l y a d o p t st h et e c h n i q u eo fr e l e v a n c ev e c t o rp r e e x t r a c t i o no rd i s t r i b u t e da r c h i t e e t u r et o f i l l - t h e rl e s s e nt h et r a i n i n gt i m e t h ec o n s t r u c t i o no fc o m p l e t eb a s e sr e l i e so nt h es c a l i n g k e r n e la n dt h ew a v e l e tk e r n e lw h i l et h eo v e r - c o m p l e t eb a s e s0 ne x i s t e n tk e r n e l s t h e p r e e x t r a c t i o ni sa c h i e v e db ys t r a t i f i c a t i o ns a m p l i n go rc l u s t e r i n g n 培p r o p o s e d a l g o r i t h m st u r no u tt ob es u p e r i o rt os v ma n dr v mi np r e c i s i o na n ds h o r t e rt h a nr v m i nt r a i n i n gt i m e i nt h ec a t e g o r yo fc o m p u t a t i o n a li n t e l l i g e n c e ，t h ec o r r e s p o n d m gm e a s u r e sa r e t a k e nt ot a c k l et h ep r o b l e mo fi n n e rs t r u c t u r ec o n f i g u r a t i o nf o rt h ea p p l i c a t i o no ff u z z y i o g i ca n dn e u r a ln e t w o r kt op r a g m a t i ce a l i b r a t i o n a n dt h ea p p l i c a t i o np o s s i b i l i t yo f g e n e t i ca l g o r i t h mi sa l s og i v e n a tf i r s t a na l g o r i t h r ab a s e do nk p c aa n da n f i si s p r o p o s e d a n f i sd e r i v e st h er u l e so fi f t h e na u t o m a t i c a l l yw h i l ek p c aa c t sa sa p r e p r o c e s s i n gs t e p ，m a k i n gt h ea l g o r i t h ma d v a n t a g e o u s ac a l i b r a t i o nm o d e ib a s e do n n e u r a ln e t w o r ke n s e m b l ei st h e np r e s e n t e d t h em o d e la v o i d st h ep r o b l e mo f d e t e r m i n i n gi n n e rs l r u c t i l r eo f as i n g l en e u r a ln e t w o r ka n de n s e m b l e ss e v e r a lo f t h e mt o i m p r o v et h eg e n e r a l i z a t i o n , r e s u l t i n gi nt h ei m p r o v e m e n ti np r e c i s i o na g a i n s tas i n g l e n e u r a ln e t w o r ka n dt h ee n s e m b l eo fb a g g i n g l a s t ，as i m p l eb o o s t i n gm o d e lb a s e do n g e n e t i ca l g o r i t h mi sp r o p o s e d 1 1 1 es e l e c t i o no p e r a t o rc h o o s e st h ed i 佑c u l ts a m p l e st o c o m p r i s et h en e x tt r a i n i n gs a m p l es e t a ne x a m p l eb a s e do na n f i sv e i l f i e st h ev a l i d i t y o f t h ep r o p o s e dm o d e l i nt h er e a i i z a t i o no fc o l o l - c o n s t a n t y ，a na l g o r i t h i no fe s t i m a t i n gi l l u m i n a n t c h r o m a t i c i t yu s i n ga d a p t i v er e d u c e dr e l e v a n c ev e c t o rm a c h i n ea n da na l g o r i t h mo f s u p e r v i s e dc o l o rc o n s t a n c yb a s e do nt h i np l a t es p l i n ea n dl a dr e g r e s s i o na r ep r o p o s e d w h i c hi so nt h eb a s i so fc u r r e n tr e s e a r c ha n dp r a g m a t i cu s e 1 1 l ef o r m e ri n t e g r a t e st h e m i x t u r eo fk e r n e l sa d a p t i v e l ya n da p p l i e st h ei m p r o v e dl p pt or e d u c et h et r a i n i n gt i m e t oe s t i m a t et h ei l l u m i n a n tc h r o m a t i c i t y , t h ef u z z yc l u s t e r so fc h r o m a t i c i t yh i s t o g r a m a n dt h ec o r r e s p o n d i n gi l l u m i n a t i o na r eu s e dt ot r a i nt h ea l g o r i t h m b yp u t t i n ga s u p e r v i s e dc o l o rc h a r t t h el a t t e rm a p st h ei l l u m i n a t i o nd a t au s i n gt p sa n da p p l i e sl a d r e g r e s s i o n t ot h er e d u c e d m a p p e dd a t a t o c a p t u r et h e 仃a n s f o r m a t i o na m o n g i l l u m i n a t i o n s e x p e r i m e n t so f r e a li m a g e sv e r i f yt h es u p e r i o r i t yo f t h e s et w oa l g o r i t h m s k e y w o r d c o l o rm a n a g e m e n t c o l o rc a l i b r a t i o n c o l o rc o n s t a n c ys t a t i s t i c a ll e a r n i n g t r i l i n e a r i n t e r p o l a t i o nm u l t i p l er e g r e s s i o ns p a r s eb a y e s i a nl e a r n i n g c o m p u t a t i o n a l i n t e l l i g e n c e 学位论文独创性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导 师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注 和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果； 也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明 并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名：丁；岛毙 日期：鲨鳗：! ：墨 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生 在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留 送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容， 可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合 学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 ( 保密的论文在解密后遵守此规定) 本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。 本人签名：丁二匀免 导师签名： 第一章绪论 第一章绪论 本章主要介绍了色彩校正和色彩恒常的研究背景和意义，综述了目前国内外的研究状况 和进展，引入了本文算法的突破口及主要研究内容，最后给出了章节布局。 1 1 色彩校正和色彩恒常的研究背景和意义 信息是人类赖以生存发展的基础。人类获取外部客观世界信息的8 0 是通过视 觉系统来得到的【，而且在观察客观物体时，视觉神经对色彩反映最快，其次才是 形状、表面质感和细节，因此利用色彩来更好表达客观世界犹为重要。彩图能够 最准确表达客观物体，比文字、声音和灰度图像具有更丰富的内涵和更强的表现 能力。信息的彩色化发展使得各个学科都在试图利用客观物体本身的色彩特性来 更精确、更快速地进行目标的识别和分类，从而获得对客观物体更全面的理解、 控制与应用。随着计算机技术的不断发展，尤其是近几年多媒体技术、彩色印前 技术和互联网的日益普及，彩色图像的应用愈发广泛，人们对图像质量的要求也 越来越高，希望能够实现跨设备和不同观测环境下的色彩一致再现。 彩色图文信息在日常生活中的日益广泛、深入的应用使得各种成像设备如扫描 仪、显示器和打印机现在已经成为办公室环境不可缺少的一部分 2 1 。用户总是希望 原始彩色图文即使在各种设备和不同色彩空间之间转换和传递后，仍然可以保持 原来的色彩。但各种成像设备由于噪声、动态范围、同色异谱、空间分辨率、色 域和光谱响应等原因导致其能力有限1 3 j ，尚不能直接实现色彩的准确复制，因此对 图1 1 不同色域的比较图 2 统计学习在色彩校正和色彩恒常中的应用 色彩的精确描述、传递及控制。进而尽可能实现一致再现是目前需要解决的一大 难题。图1 1 给出了打印机( a 蚧x 色彩空间) 和显示器( r g b 色彩空间) 之间的色域 比较图。显然对于在相互色域之外的那些色彩很难对其控制，这在一定程度上解 释了显示器上的色彩在打印出来之后出现色偏的原因。 另一方面，在环境光照发生变化的条件下，人们对物体表色的感知是趋于稳定 的，即，即使同一表面在不同的光照下产生不同的反射谱，人眼也能分辨光照变 化并对该表色的感知在一定范围内保持恒定【4 】。然而对于计算机，若未经处理，对 同一幅图像所形成的色彩感知是不一样的。图1 2 给出了在三种不同光照条件下同 一场景的对比，下方为对应的色度图。可以发现，即使是同一颜色，不同光照下 也会显示为不一样的颜色，这就给计算机视觉中物体识别及基于内容的图像检索 等应用带来了闯题。 图1 2 不i 司光照条件下l 司一场景的比较 由此就产生了两个闯题，其一就是如何实现不同成像设备之间的色彩一致再现 ( c o l o rr e p r o d u c t i o n ) ，即，达到所见即所得( w y s i w y g ) 目标 f l ，其二就是在未知 环境光照条件下，计算机视觉系统如何能够自动获得图像中物体表色的稳定描述。 对于第一个问题，可通过色彩管理( c o l o rm a n a g e m e n t ) 来解决【6 j 。色彩管理保 障各设备问信号输入输出的兼容，减少并弥补因设备色彩特性的差异和色彩模式 的不同对色彩信息的影响，从而使图文色彩数据信息在不同的色彩空间和具有不 同色彩特性的设备间转换传递时色彩失真最小，以保证同一画面的色彩从输入到 显示再到输出所表现出的效果尽可能匹配，使复制品与原稿色彩达到和谐一致。 基于色彩管理的需求，1 9 9 3 年，a p p l e 、s u n 等8 家公司成立了国际彩色联盟( i c c l ， 该联盟致力于解决用户在整个色彩再现过程中为获得可靠和可再现色彩所遇到的 第一章绪论 问题，以进行与设备无关的色彩管理。i c c 将与设备相关色彩空间( d e v i c e d e p e n d e n tc o l o rs p a c e ，d d c s ) 的色彩都映射到一个与设备无关的色彩空间 ( d e v i c ei n d e p e n d e n tc o l o rs p a c e ，d i c s ) 7 】【8 1 ，并生成相应设备的设备特性描述文 件p r o f i l e l 9 1 ( 因此d i c s 也被称为p r o f i l ec o n n e c t i o ns p a c e ，p c s ) ，从而使得色彩 精确再现成为可能。如图1 3 所示，其给出了一个简单的色彩管理过程。为突出色 彩校正，主要强调了色彩管理模块中色彩空间的映射变换方向。 色彩管理模块 ( c o l o rm a n a g e m e n t m o d u l e ，c m m ) j 一1 j 输出设备颜色 ( d t ) c s ) 值 图1 3 色彩管理过程 由图1 3 知，在色彩管理中存在着d d c s 和d i c s 之间的相互映射变换关系， 其中包括d d c s 到d i c s 的变换和d i c s 到d d c s 的变换。对于这两种色彩映射变 换关系，不同文献采用不同的称呼。文献 1 0 】对输入设备中的第一种映射变换和输 出设备的第二种映射变换统称为校i e ( c a l i b r a t i o n ) 。文献 1 l 】称第一种映射变换为特 征化( c h a r a t e r i z a t i o n ) ，而完整的两个映射变换过程为校正。文献 1 2 】和【1 3 】针对打 印机将d d c s 到d i c s 的映射称为特征化，而相反的过程称为校正，这和文献 1 0 1 的称呼不矛盾。由于本文采用的主要校正设备为打印机，因此这里采取最后这种 称呼。虽然本文主要研究色彩校正过程，但是特征化过程也可通过校正的算法实 现。 对于第二个问题，可通过色彩恒常( c o l o rc o n s t a n c y ) 的相关技术解决【1 1 1 。色彩 恒常是指在环境光照的变化下人们对实物表色的感知趋于稳定的心理倾向，其研 究内容涉及心理学、神经生理学等多个领域。早期对色彩恒常的研究主要探讨在 不同的光照条件下，色彩恒常的保持过程。其中，k o f i k a h i 认为，色彩恒常是由于 颜色场的存在形成相对颜色梯度的结果。h e l m h o l t z ”】则指出，色彩恒常是人排除 照明光线的变化，作出颜色判断的结果。h e r i n g ”】试图以人的记忆过程来解释色彩 恒常，他强调色彩感知过程中周边变量( s o 视网膜的适应性等) 的影响，同时也强调 了经验在色彩感知中的作用，提出“颜色记忆”的概念。随着计算机技术的发展， 研究者提出了用于解释色彩恒常感知的计算理论。该理论认为，色彩恒常感知是 人们在感知物体颜色的过程中，抽取物体表面反射光线中不变因数的过程。其中， l a n d l l 6 i 提出的视网膜皮层理论( r e t i n e x t h e o r y ) 是最具影响力的计算理论。r e t i n e x 理论认为，色彩恒常感知不受光照环境变化的影响，只是与视觉系统对物体的反 统计学习在色彩校正和色彩恒常中的应用 射性质的感知有关。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 色彩校正的国内外研究现状 计算机技术的发展使得仅凭借操作人员的经验进行色彩校正的传统方式已经 不能满足桌面印刷系统和专业印刷企业等对高质量的色彩再现的要求。而且随着 打印机、显示器、扫描仪等成像设备的不断普及，个体用户对色彩的要求也不断 提高。这些毫无色彩知识的用户更加期待一种自动化的色彩校正技术。因此新的 色彩校正技术必须与计算机技术结合，通过计算机自动控制色彩校正，以保证高 质量的色彩再现。国际色彩联盟( i c c ) 为多种设备的色彩管理信息共享提供一个标 准的数据格式。这促使着国内外越来越多的知名学府、研究机构和公司加入到研 究色彩校正的行列中，同时也不断推进、完善着色彩管理在硬件上和软件上的实 现。国外，德国海德堡公司一些大的印刷设备、日本富士公司生产的数字式激光 曝光彩色扩印设备都已经带有了符合i c c 体系的色彩管理系统。值得一提的是， 美国g r e t a g m a c b e t h 公司已经生产出制作i c cp r o f i l e 的软件工具- - p r o f i l e m a k e r 、 相应的色彩检测硬件分光测色仪以及其他配套产品如j u d g e 标准光源对色灯箱 等等。其他研究机构如美国的北卡罗来那州立大学( n o r t hc a r o l i n as t a t eu n i v e r s i t y ) 和华盛顿大学( t h eu n i v e r s i t yo f w a s h i n g t o n ) 等对色彩校正中新的算法、理论进行了 探讨研究。国内的主要研究机构包括北大方正、北京理工大学、哈尔滨工业大学， 武汉大学、天津大学、西安电子科技大学等。目前，国内色彩管理的软硬件产品 几乎都是国外产品，其价格昂贵。北大方正公司开发了用于印刷的色彩管理系统， 但核心色彩校正技术仍采用了国外模块。相比较其他研究机构，西安电子科技大 学外部设备研究所在国家部委预研基金支持下开发出了一套具有自主知识产权的 色彩管理软件，填补了国内空白。该软件涉及到几乎所有计算机外部设备，且具 有比其他同类国外产品精度更高等优点。具有色彩管理软件项目的系统开发经验， 外部设备研究所将在部委基金资助下进一步开发相应的硬件产品并对当前色彩管 理的前沿问题做更深入的探讨。本文是在色彩管理软件项目的总结基础上，根据 新项目的要求继续对色彩管理中的新问题进行研究。 在色彩校正的理论探讨范畴内，致力于所有与光学相关的工程、科技和商业 应用研究的国际光学工程学会s p i e 也定期举办相应的国际学术会议，其中包括专 门的议题讨论色彩管理中的各个方面。此外，i e e e 的一些国际会议如i n t e r n a t i o n a l c o n f e r e n c eo ni m a g ep r o c e s s i n g 也会收录相应的文章。 第一章绪论 在以