基于影像技術的珠光瓶體色貌評估.pdf

1、珠光效果表面特殊的顏色感知決定了對其色貌評估技術的復雜性，而色貌評估是確保珠光效果產(chǎn)品顏色穩(wěn)定及其高品質(zhì)顏色再現(xiàn)的方法基礎，在珠光效果產(chǎn)品質(zhì)量評價、油墨顏色特性匹配以及計算機特殊效果顏色模擬等應用中具有重要意義。本論文以珠光瓶體為研究對象，首先討論了基于多角度測量方式的光譜輻射度計和人眼視覺色貌評估方法，然后探索了以數(shù)碼相機為影像攝取設備對珠光瓶體進行多角度的色貌評估技術，克服了測色儀昂貴、龐大、效率低等缺點，并能集成到智能系統(tǒng)達到穩(wěn)定

2、且空間連續(xù)的樣本顏色提取，從而實現(xiàn)對樣本色貌的多角度測量。最后，建立了珠光瓶體色貌差異的影像檢測模型，并驗證了該模型的可行性和有效性。
　　 在色貌評估實驗中，以樣本上多個區(qū)域代表不同的幾何觀測條件，分別進行了基于光譜輻射度計(TSR)的儀器測量和基于幅度估計心理物理學方法的視覺實驗，視覺實驗精度和國際同行的研究在同一水平。基于色貌模型CIECAM02的轉(zhuǎn)換，對儀器測量和視覺評估數(shù)據(jù)進行了比較和分析，結果顯示兩者具有較好吻合性，

3、其中彩度和色調(diào)的相關性分別為相關系數(shù)R2為0.90以上(差異指數(shù)CV在20.0以下)和R2為0.95以上(CV在1.5.0以下)，而明度由于儀器測量和視覺評估方法之間尺度的不同造成了基于CIECAM02模型對漸變表面色貌的差異，為此本文提出了一種明度線性校正模型，并經(jīng)實驗表明修J下后兩者明度的相關性顯著提高，其CV值從修正前的12.0～23.0降低至修正后的6.8～9.8。
　　 為了研究基于影像技術的珠光瓶體色貌評估方法，首先

4、采用多項式模型對數(shù)碼相機進行顏色特征化，實現(xiàn)從設備相關的RGB空間到設備無關的CIEXYZ標準顏色空間的轉(zhuǎn)換，其對GretagMacbethColorCheckerDC色卡的平均預測精度達到約1.3CIEDE2000色差單位。實驗結果表明，影像測色方法的可重復性高于TSR測量，并能在圖像上通過提取不同樣本區(qū)域的方式替代多角度測量而進行快速的數(shù)據(jù)處理。影像方法與視覺評估結果的相關性R2達到0.60以上，CV值在24以下，經(jīng)過明度修正后明度

5、的相關性和和色調(diào)具有同樣較佳的相關性，而彩度吻合度相對略差，視覺實驗和相機的結果相關性驗證了基于影像技術進行珠光瓶體色貌評估方法的有效性。同時，對捕獲的樣本圖像分析發(fā)現(xiàn)珠光表面在對稱的幾何觀測條件呈現(xiàn)對稱的色貌感知，而非光澤區(qū)域與光澤區(qū)域之間的色貌差異與其相應的明度差異具有R2=0.82和CV=8.5的正相關性。
　　 針對珠光色貌的質(zhì)量判定目標，在本文的研究中提出了珠光瓶體色貌差異的影像檢測方法。通過心理物理學的排序法確定樣本

6、對的色貌差異最佳觀測角度并應用于基于灰階法評估指定樣本對色貌差異的視覺量化實驗，在同樣的觀測條件下進行影像方法的樣本圖像捕獲，經(jīng)過圖像定位后提取具有代表光澤區(qū)域、非光澤區(qū)域以及過渡區(qū)域的三組顏色參數(shù)以及基于統(tǒng)計方法的明度對比度和過渡系數(shù)。然后，采用先前CIECAM02轉(zhuǎn)換后的明度修正建立珠光色貌差異的影像檢測模型。對實驗數(shù)據(jù)的詳細分析表明，基于影像技術的色貌差異模型預測結果與對應的視覺評估數(shù)據(jù)之間的相關性為R2=0.81和CV=27.8