【摘 要】
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为提高色纺纱计算机配色的准确性和实用性,以Stearns-Noechel模型为基础,对配色算法进行改进。改变Stearns-Noechel模型中最优参数的确定方法,对参数M进行循环赋值,选择色差
【机 构】
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天津工业大学纺织科学与工程学院,中国纺织信息中心综合业务部
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0302801-03)
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为提高色纺纱计算机配色的准确性和实用性,以Stearns-Noechel模型为基础,对配色算法进行改进。改变Stearns-Noechel模型中最优参数的确定方法,对参数M进行循环赋值,选择色差最小时对应的M值为最优参数预测配方,在此基础上,将人眼视觉特性以代码表示并用于色纺纱的配色,通过比较标准样与拟合样的色差大小判断配色效果。结果表明:按照前人固定最优参数预测配方,平均拟合色差为1.02,中位数为1.08;对参数M循环赋值后预测配方,平均拟合色差为0.477,中位数为0.46,配色效果得到提高;基于人
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