【摘 要】
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自从2004年CIETC8-01推荐CIECAM02色貌模型作为色彩管理应用以来,它便被用来在一个很广的观测条件下来预测色貌,主要在感知属性方面来指定色貌,来量化色差,并且为颜色管理提
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自从2004年CIETC8-01推荐CIECAM02色貌模型作为色彩管理应用以来,它便被用来在一个很广的观测条件下来预测色貌,主要在感知属性方面来指定色貌,来量化色差,并且为颜色管理提供了一个统一的颜色空间和特征文件连接空间。然而经过大量应用研究,Brill和Süsstrunk发现了CIECAM02存在“黄-蓝问题”和“紫色问题”。本文中具体分析了引发“黄-蓝问题”和“紫色问题”的原因,并且得到了一个结论:如果能满足一个嵌套规则,则可以同时解决“黄-蓝问题”和“紫色问题”,该规则被定义为:“如果希望所有位于光谱轨迹内的颜色取样经转换后不出现问题,则需满足:HPE三角形必须包含(改进的)CAT02三角形,而(改进的)CAT02三角形必须包含光谱曲线。”本文使用最优化解决问题的方法得出了解决方案得到了一个新的CAT02矩阵作为最优解。新的矩阵不仅满足了嵌套关系,还发现该模型在预测相应颜色和色貌数据集时,预测效果比Hunt-Pointer-Estevez(HPE)矩阵性能优越。此外,文章还通过实验数据分析了原始CAT02矩阵M02,新的矩阵MOPT和HPE矩阵MHPE之间的性能,结果发现新的矩阵和HPE矩阵在所有相应色数据集(共有21组数据)中对9组数据的预测结果存在很大差异。但总体来说,新的矩阵MOPT还是不如原始CAT02矩阵M02的预测效果好(平均差1.0个CIELAB单元)。最后文章得出结论:在既解决“黄-蓝问题”和“紫色问题”的情况下,又要保持对相应色数据集和色貌数据集具有良好预测能力的情况下,在以后的CIECAM02版本中本文推荐使用矩阵MOPT。
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