HPMINDE映射算法分析和评价.docx

研究生课程(论文类)试题
2 0 1 3 /2 0 1 4 学年第二学期
课程名称: 图像复制过程控制
课程代码: 20000038
论文题目: HPMINDE映射算法分析和评价
学生姓名: 刘攀
专业﹑学号: 印刷光学 132342091
学院: 出版印刷与艺术设计学院
课程(论文)成绩:
课程(论文)评分依据(必填):
1、成绩分两部分,笔试部分占25%,实验部分75%,实验部分包括程序及实验输出结果以及参考文献,。
2、实验部分评分依据
(1)目标明确,所编程序可正确解决目标问题。
(2)试验路径可行
(3)有实验结果
任课教师签字:
日期: 年月日
课程(论文)题目: HPMINDE映射算法分析和评价
HPMINDE映射算法分析和评价
摘要:针对CIE推荐的最小色差(HPMINDE)色域映射算法,首先分析它的理论基础和算法特点,从数学的角度推论映射效果;然后选取多幅特征图像进行色域映射主观实验,验证其映射效果,并对其进行应用性评价。主观实验表明, HPMINDE算法的实际效果符合其理论分析。对于适用图像,HPMINDE算法以色差大小来衡量映***度表现,较为适用于注重色彩的图像,能很大程度地保持图像的饱和度。

色域是指设备、图像或色彩空间所能表示的颜色集合。输入、输出设备的色域存在显著差异,在多个设备间保持图像颜色的一致就必须进行色域匹配,既要将图像色域中的颜色全部映射进设备色域,又要尽量保持原始彩图的视觉效果。因此色域匹配是色彩输入输出系统中的一项核心运算。
作为色彩管理[1][2]的关键步骤,色域映射[3][4]一直是众多专家学者研究的热点,现在的色域映射算法[5][6][7][8][9]种类繁多,在高端专业的应用场合可以根据需要从中挑选最佳的映射方法,但是对于一般场合则很难统一出一种适用于大多数图像的方法。针对这种情况,CIE推荐了最小色差(HPMINDE)和SGCK两种色域映射算法[10],可以解决一般图像的超色域问题,其中最小色差(HPMINDE)原理简单,操作方便,适用性广泛,成为色彩管理过程中的首选方案之一。
本文就是主要针对最小色差(HPMINDE)的原理和应用展开分析和研究。首先分析它的理论基础和算法特点,从数学的角度推论映射效果;然后选取多幅特征图像进行色域映射主观实验,验证其映射效果,并对其进行应用性评价。通过客观分析和主观评价,更加深入地了解最小色差(HPMINDE)色域映射算法的操作过程和实现效果。
2. HPMINDE算法理论
HPMINDE理论基础
HPMINDE算法是色域裁切[3]的一种,针对超色域问题,它把色域外的颜色全部裁切到目标色域边界上,而将色域内的颜色直接原样输出,其数学表达式可以表示为式2-1:
Poutput = Dboundary, Pinput ∈ O& but Pinput ∉D &&&&&&&&Pinput,Pinput ∈ O& and Pinput ∈D (2-1)
其中,Poutput,Pinput分别表示映射后颜色和输入颜色,O,D表示源色域和目标色域,Dboundary表示通过一定准则f映射到目标色域边界。
,从中可以看出,源色域中位于目标色域之外的颜色映射到目标色域