基于iCAM框架的彩色數字圖像色差評價研究.pdf

1、隨著各種顯示媒體技術的發(fā)展，彩色數字圖像在人們工作和生活中的應用也越來越廣，因此彩色數字圖像色差評價顯得日趨重要。但是，由于彩色數字圖像是由大量不同顏色的像素點組成的，是不均勻的復雜顏色樣本，難以用測色儀器直接測量，也比均勻的顏色樣品計算復雜，所以一直是顏色科學與影像技術領域的研究難點。
　　本文針對圖貌模型iCAM框架在圖像色差評價方面的應用展開研究。
　　階段Ⅰ的研究首先通過類別判定的心理物理學實驗方法測試驗證了CIEL

2、AB、CIEDE2000、S-CIELAB、S-CIEDE2000、CAM02-UCS和iCAM這6種色差公式及模型在圖像色差評價方面的性能，并通過視覺數據分析了影響圖像色差評價的參量，并討論了明度、彩度、色調、分辨率和銳度之間的關系。研究結果表明，基于圖貌模型的iCAM框架對于圖像色差的預測精度最高，其次是S-CIELAB，而CAM02-UCS在圖像色差評價方面的應用表現最差。
　　階段Ⅱ的研究分為圖像閾值色差研究和閾上色差研究

3、兩個部分。閾值色差研究是通過心理物理學實驗獲得觀察者對圖像的明度、彩度、色調和銳度參量的可感知色差閾值和可接受色差閾值。然后，將閾值色差圖像作為參考，應用到基于量值估計法的閾上色差評價實驗中，對iCAM框架的圖像色差評價性能展開閾上水平的研究。閾值色差實驗的研究結果顯示，觀察者對于圖像色差的可感知色差閾值和可接受色差閾值平均分別為1.85ΔE*ab和3.63ΔE*ab，基本呈兩倍關系。同時，觀察者對明度參量的視覺可感知色差閾值及可接受色