Konverze barevného prostoru RGB to Lab
Jsme velká tisková společnost v Shenzhen Číně. Nabízíme veškeré publikace knih, tiskovou knihu v obálkách, papírový tisk, knihařský obal, knihařský tisk, knihařský tisk, tisk brožur, obalový box, kalendáře, všechny druhy PVC, produktové brožury, poznámky, dětská kniha, samolepky druhy speciálních produktů pro tisk barevného papíru, herní karty atd.
Pro více informací navštivte prosím
http://www.joyful-printing.com. Pouze ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
email: info@joyful-printing.net
Za prvé, Úvod
Vzhledem k tomu, že se odvětví tisku mění z analogového na digitální, je problém správné reprodukce barev kritický. Musíme použít správu barev, abychom zajistili lepší, rychlejší a přesnější barevné obrázky. Aby bylo dosaženo jednotné barvy a nezávislosti zařízení v procesu zpracování obrazu, je nutné zavést standardizovanou a standardizovanou správu barev.
Takzvané řízení barev řeší problém konverze obrazu mezi barvami, takže barva snímku je minimalizována během celého procesu kopírování. Základní myšlenkou je nejprve vybrat referenční barevný prostor nezávislý na zařízení, pak charakterizovat zařízení a nakonec vytvořit vztah mezi barevným prostorem každého zařízení a referenčním barevným prostorem nezávislým na zařízení tak, aby byl datový soubor v každém zařízení . Mezi přechody existuje jasný vztah. Ačkoli není možné všechny barvy na různých zařízeních přesně stejné, můžete použít správu barev, abyste zajistili, že většina barev je stejná nebo podobná, aby bylo dosaženo konzistentního barevného kopírovacího efektu.
Za druhé, konverze barevného prostoru
Konverze barevného prostoru se týká převedení nebo reprezentace barevných dat v jednom barevném prostoru do odpovídajících dat v jiném barevném prostoru, to znamená, že data v různých barevných mezerách reprezentují stejnou barvu. V tomto dokumentu je barevný prostor závislý na zařízení RGB převeden na barevný prostor CIELab nezávislý na zařízení. Jakýkoli barevný prostor spojený se zařízením lze měřit a kalibrovat ve barevném prostoru CIELab. Pokud různé barvy související s daným zařízením odpovídají stejnému bodu ve barevném prostoru CIELab, musí být jejich přechod přesný.
Existuje mnoho způsobů, jak převést barevný prostor. Tento příspěvek představuje především 3D tabulkovou interpolaci a polynomiální regresi.
1. Trojrozměrná tabulková interpolace
Metoda třídimenzionální vyhledávací tabulky je běžně používaným algoritmem pro studium konverzace barevného prostoru. Jádrem algoritmu 3D vyhledávací tabulky je rozdělit zdrojový barevný prostor na normální kostku. Údaje o osmi vrcholech každé krychle jsou známy a známé body všech zdrojových prostorů jsou trojrozměrné. Vyhledávací tabulka. Když je nějaký bod ve zdrojovém prostoru uveden, osmi datových bodů sousedících s ním lze nalézt tak, že tvoří uzel malé krychle mřížky a osmi vrcholy malé krychle jsou interpolovány pro získání dat odpovídajících cílovému prostoru.
Metoda obecné vyhledávací tabulky se používá v kombinaci s metodou interpolace a stává se trojrozměrnou metodou vyhledávací tabulky s interpolačním algoritmem. Tuto metodu lze rozdělit do tří kroků:
1 segmentace: oddělte zdrojový barevný prostor v určitém intervalu vzorkování a vytvořte třírozměrnou vyhledávací tabulku;
2 Najít: Pro známý vstupní bod vyhledejte zdrojový prostor a najděte kostku sestávající z osmi bodů mřížky, které jej obsahují;
3 Interpolace: Vypočtěte hodnoty barev na nerozměrových bodech v mřížce kostek.
Podle různých metod segmentace zdrojového prostoru jsou běžné interpolační algoritmy: trilinární interpolace, interpolace hranolů trojúhelníků, pyramidová interpolace a tetraedrální interpolace.
2. Polynomická regrese
Algoritmus regresního polynomu je založen na předpokladu, že sdružení barevných prostorů může být odhadnuto množinou souběžných rovnic. Jedinou nezbytnou podmínkou pro polynomiální regresní algoritmus je, že počet bodů ve zdrojovém prostoru by měl být větší než počet položek ve zvoleném polynomu. Zaměřením tohoto algoritmu je vypočítat koeficienty polynomu a pak nahradit data zdrojového barevného prostoru polynomem a potom lze převedený výsledek získat podle rovnice.
Existuje mnoho různých forem polynomu. V tomto článku se používá polynom s počtem položek 6. Specifický výraz je uveden ve vzorci (1).
Koeficient tohoto polynomu lze získat z rovnice (2).
Výrazy ve vzorci (2) jsou respektive transpozice matrice, jak je znázorněno ve vzorcích (3) a (4), a specifický výraz je uveden ve vzorci (5). Počet pojmů reprezentujících polynom ve vzorci (3) je uveden v tomto tématu; udává počet bodů vybraného zdrojového prostoru. V tomto problému se získá 216 bodů po šesti úrovních segmentace zdrojového prostoru (tj. Barevného prostoru RGB). Takže to vezmi. Ve skutečnosti, pro polynom s pojmem číslo 6, koeficient polynomu může být získán jeho přijetím.
Ve vzorci (3) jsou () tři barevné hodnoty zdrojového prostoru a () ve vzorci (4) je libovolná ze tří hodnot reprezentujících barvu v cílovém prostoru.
Polynomický regresní algoritmus je jednoduchý, snadno implementovatelný a má dobrý konverzní efekt; ale přesnost je nízká, pokud je počet položek malý, počet položek je příliš velký, výpočet je velký a přesnost není nutně vysoká.
3. Rozdíl barev
Při vyhodnocování kvality reprodukce barev a řízení procesu reprodukce barev, například při provádění správy barev a vyhodnocování barvy tisku, je často nutné vypočítat barevný rozdíl barvy pro dosažení účelu ovládání barvy. V současnosti je v tiskařském průmyslu běžně používán jednotný barevný prostor CIE 1976 a jeho odpovídající vzorec barev. Specifický výraz je uveden ve vzorci (6).
Za třetí, realizační proces
Za prvé je stručně představena operační platforma tohoto tématu, podrobně vysvětlena metoda získávání dat použitých v tomto tématu a podrobné kroky realizace konverzace barevného prostoru.
1.Operační platforma
Operační systém používaný v tomto tématu je Microsoft Windows XP, programovací prostředí je Visual C ++ 6.0, celá aplikace je založena na aplikační rámce MFC a také OpenGL a OpenCV.
2. Získávání dat
Data jsou rozdělena do dvou částí: modelování dat a testovacích dat. Modelová data se používají pro výpočet koeficientů polynomu. Testovací data se používají k analýze přesnosti algoritmu. Data modelování a data testování ze zdrojového prostoru a cílového prostoru jsou v Adobe Photoshopu. Shromážděno.
2.1 získání modelovacích dat. Toto téma používá ke shromažďování modelovacích bodů šest úrovní jednotné segmentace a R, G a B mají 0, 51, 102, 153, 204 a 255. Vložte hodnoty R, G a B do výběru barev aplikace PhotoShop a zaznamenávejte hodnoty L, a a b odpovídající množině hodnot a zaznamenávejte je do textu, jak je znázorněno na obrázku 1. Celkově z 63 = 216 sérií hodnot.
Obrázek 1 Získání dat z výběru barev
2.2 Získání zkušebních dat Toto téma využívá osmiúrovňovou nerovnoměrnou segmentaci pro shromažďování testovacích bodů. R, G a B mají hodnotu 0, 36, 72, 108, 144, 180, 216, 255. Metoda shromažďování je shodná s výše uvedeným a získá se celkem 83 = 512 skupinových hodnot.
3. Specifické implementační kroky
Průběh konkrétní implementace tohoto tématu je uveden na obrázku 2.
Obrázek 2 Průběh diagramu rámce
Jak je znázorněno na obrázku 2, konkrétní kroky realizace programu jsou následující:
3.1 Nejprve spusťte Visual C ++ 6.0 a nastavte prostředí runtime OpenCV v MFC.
3.2 Přečtěte si údaje o modelování.
3.3 Dokončení výpočtu polynomiálních koeficientů: podle vzorce (3), (4), (5). Koeficienty polynomu jsou získány postupným získáním, a.
3.4 Přečtěte si zkušební data.
3.5 Nakreslete trojrozměrný barevný pohled na příslušný model Lab po osmi úrovních segmentace modelu RGB.
3.6 Přidáním hodnot RGB každého bodu získaného osmistupňovou segmentací do tří polynomů získaných v kroku 3 a výpočet hodnot L, a a b každého bodu (dále jen vypočtená hodnota), čímž se převede RGB barevný prostor na barevný prostor Lab pomocí polynomické regrese.
3.7 Abychom posoudili výhody této metody konverze barevného prostoru, je třeba posoudit výpočet rozdílu barev. Pro každou barvu se naměřená hodnota získaná v kroku 4 získává odečtením vypočtené hodnoty získané v kroku 6 a poté se získá barevný rozdíl podle vzorce 6, kreslí se histogram vynikajícího rozdílu rozdělení a rozdíl je v rozdílu rozsah různých barevných rozdílů. poměr.
Za čtvrté zobrazení a analýza výsledků
Podle konkrétních kroků v předchozí části je VC ++ 6.0 použita k realizaci konverze barevného prostoru RGB na Lab v aplikaci PhotoShop. Tato část zobrazuje hlavně průběžné výsledky programu a provádí stručnou analýzu.
1. Zobrazte výsledky
V tomto příspěvku je konverzní vztah vytvořen šestiúrovňovou jednotnou segmentací a přesnost této metody je testována použitím nerovnoměrné segmentace v osmi úrovních. Je vykreslen histogram distribuce barevných rozdílů a započítává se rozdíl barev. Hlavní rozhraní implementace programu je uvedeno na obrázku 3.
Obrázek 3 Rozhraní těla konverze barev RGB na CIELab
Histogram rozložení barevných rozdílů a souvisejících statistických dat je uveden na obrázku 4.
Obrázek 4 Rozhraní statistik barevných rozdílů
Trojrozměrný barevný pohled na odpovídající model Lab po osmi úrovních segmentace modelu RGB je znázorněn na obrázku 5. Po rozdělení modelu RGB na osm úrovní se metoda polynomiální regrese používá k převedení na trojrozměrnou barvu zobrazení modelu barevného prostoru laboratoře, jak je znázorněno na obrázku 6.
Obrázek 5 Trojrozměrný barevný pohled na barevný prostor laboratoře po osmiúrovňovém barevném prostoru RGB
Obrázek 6 Trojrozměrný barevný pohled převedený na barevný prostor laboratoře po rozdělení barevného prostoru RGB v osmi úrovních
2. Analýza a shrnutí výsledků
Jak je znázorněno na obr. 4, maximální barevný rozdíl po přeměně barevného prostoru 512 barev je 28 a rozdělení barevných rozdílů není jednotné jako celek.
Podle statistik je 74 barev v rozmezí 0 ~ 5, což představuje 14,45% z celkového počtu; 264 barev v rozmezí 5-10, což představuje 51,56% z celkového počtu; rozmezí barevných rozdílů je mezi 10 a 15 157 barev, což představuje 30,66% z celkového počtu; chromatická aberace se pohybovala v rozmezí 15 až 20 s 13 barvami, což představuje 2,54% z celkového počtu; barevný rozdíl větší než 20 pro 4 barvy, což představuje 0,78% z celkové hodnoty a údaje ukázaly, že rozdíl barev Mezi čtyřmi barvami většími než 20 je čistě modrá (0,0255) a čistá zelená (0,255,0) mají největší barevný rozdíl a ostatní dvě barvy mají rozdíl barev menší než 21. Pro tyto 512 barev je rozdíl barev nejvýše 28, minimum je 0 a průměrný rozdíl barev je 9. Obecně platí, rozsah chromatických aberací je většinou koncentrován mezi 5 a 15.
Porovnáváme-li obrázek 5 s obr. 6, můžeme zjistit, že barevný prostor RGB je převeden na model barevného prostorového laboratoře polynomiální regresní metodou, která je podobná tvaru modelu barevného prostoru laboratoře získaného testem, což naznačuje, že získané výsledky tímto tématem jsou ideální.
V. Shrnutí
Je zřejmé, že použití polynomické regrese k provádění konverze barevného prostoru je poměrně přesné. Polynomiál různých čísel položek lze použít k porovnání výsledků konverzí stejného zdrojového prostoru se stejným cílovým prostorem; čímž zjistí optimální počet polynomů v procesu přeměny zdrojového prostoru do cílového prostoru. Proto je zapotřebí dalšího výzkumu na toto téma.