基于ICC规范的色彩管理技术研究

摘要

随着彩色信息在相关领域得到越来越广泛的应用，人们对色彩再现质量也提出了更高的要求。彩色图形图像跨设备准确再现必须借助色彩管理技术，并以准确获知、描述设备的彩色特性为前提。色彩管理引入设备无关的色彩空间(通常为CIELab或CIEXYZ)来统一描述设备彩色特性，通过色域匹配及对设备输入/输出关系非线性的校正，建立设备相关色彩空间(RGB或CMYK)与设备无关色彩空间之间的映射关系，实现彩色信息从输入设备色彩空间到设备无关色彩空间，再到输出设备色彩空间的准确转换，达到“所见即所得”(WYSIWYG)的目的。各种设备彩色特性各异，给准确建立这种映射关系带来了极大困难。 本文在对色彩管理系统进行建模分析的基础上，研究了通用设备的彩色特性检测技术、输入/输出非线性校正技术和色域匹配技术；并针对现有ICC色彩管理系统的局限，研究了自适应色彩管理系统及对应的自适应色域匹配技术；最后根据理论研究成果，设计了一套基于ICC规范的色彩管理应用支撑软件。 通过对扫描仪彩色特性进行的实验研究发现，扫描仪的输入特性具有较严重的非线性，且在设备无关的色彩空间内具有不一致性。针对这种情况，提出一种自适应分区回归的校正方法：首先根据每个输入扫描值在校正样本集中选取与输入值在设备色彩空间中特性最为接近的样本组成校正样本子集，即针对输入值构造特性较为一致的子空间；然后利用多重回归的方法在子空间内将输入的扫描值校正为设备无关色彩空间中的色度值。这种方法可有效提高扫描仪校正精度，且保证了校正后彩色信息的平稳性和连续性。 为解决打印机输出特性在设备无关色彩空间内的非线性、不一致问题，提出一种新的校正方法：首先根据具体打印机的彩色特性生成非均匀的个性化校正样本集，以准确描述其特性；然后根据每个欲输出的设备无关色彩空间色度值，在个性化的校正样本集中选取与其在色彩空间中特性最为接近的样本组成校正样本子集；最后利用多重回归的方法进行校iE,得到设备相关色彩空间的色度值。实验结果表明本方法的校正精度比传统校正方法有显著提高。 不同输出设备具有不同色域，在彩色信息跨设备再现前，首先要进行色域匹配，将要再现的色彩映射至目的设备色域内。色域匹配必然会造成彩色信息的损失，因此ICC定义了三种渲染目的，以针对不同类型图像，在色域匹配时保存其最关键的色彩特征。本文对色域匹配算法进行了全面研究，针对每一渲染目的均提出了对应的算法。为提高色域匹配算法的通用性，提出一种分区变锚点的色域匹配策略：首先根据色域的几何形状将色彩空间划分为五个区，然后在每个区采用不同匹配策略以提高匹配后色彩的饱和度和精度，并在最大彩度点所在区域使用变锚点技术来保证匹配结果的色彩连续性。提出的算法可以提高匹配饱和度，减少匹配色差并避免“云纹现象”。 对色彩管理系统(CMS)进行了数学建模分析，基于此构建了一种针对图像彩色特征的自适应色彩管理系统。该系统将图像色彩特征引入色彩管理过程，以图像色域作为源色域，设备色域作为目的色域，并根据图像彩色特征选取算法进行色域匹配，然后对匹配后的色度值进行针对输出设备的非线性校正后输出。由于根据具体图像的彩色特征进行色彩转换，该系统可以充分发挥设备性能，提高彩色信息的输出质量。介于目前的色彩管理应用均遵循ICC规范，对该模型在ICC规范下的实现方式亦进行了研究，给出了解决方案。 针对自适应色彩管理需求，提出一种基于图像彩色特征的色域匹配算法。新算法根据图像彩色特征构造图像分割滤波器，将图像分割为色彩连续变化区域和纯色区域，然后在图像色彩连续变化区域采用压缩算法，以保持彩色细节和对比度；在纯色区域采用裁剪算法，以保证色彩精度和彩度。实验结果表明，提出的算法同时保有压缩算法和裁剪算法的优点，可有效减小图像关键彩色特征的损失，能够比传统算法获得更好的整体匹配效果。 基于以上理论研究成果，提出一套符合ICC规范的色彩管理应用支撑软件设计方案，可实现对输入/输出设备彩色特性的高精度检测、描述和校正。方案针对具体设备特点生成个性化校正样本集，采用礼品包扎算法构造设备色域，根据文中提出的色域匹配算法和设备输入/输出特性校正方法建立设备无关色彩空间与设备色彩空间之间的映射关系，并按照ICC规范生成标准设备彩色特性描述文件，供通用色彩管理组件调用，以实现彩色信息跨设备、跨平台的高质量再现。同时，针对现有色度检测设备价格昂贵、检测效率低的问题，提出一种用扫描仪替代色度仪测量样本色度的方法，通过对扫描仪输入特性的高精度校正来实现样本色度的测量，可以大幅降低检测成本并提高检测效率。上述方案完全兼容ICC规范，可供输入/输出设备的研制者、生产者、使用者及第三方人员参考、使用。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1 色彩管理的需求背景

1.2色彩管理的研究内容

1.3色彩管理研究现状

1.3.1研究进展

1.3.2存在的问题

1.4论文研究内容及结构

1.5本文的主要贡献

第二章色彩管理研究的理论基础

2.1色度学基础

2.1.1色彩的视觉模型

2.1.2表色系统

2.1.3 CIE标准色度系统

2.2测色仪器简介

2.3色彩管理的基本模型

2.3.1基本符号定义

2.3.2色彩空间

2.3.3扫描仪校正

2.3.4打印机校正

2.3.5色域匹配

2.4 ICC色彩管理规范

2.4.1 ICC简介

2.4.2 ICC CMS结构

2.4.3 ICC CMM

2.4.4 ICC Profile

第三章扫描仪的自适应分区校正方法研究

3.1 扫描仪工作原理

3.2现有扫描仪校正算法

3.2.1概述

3.2.2扫描仪的回归校正

3.2.3扫描仪的递归分区回归校正

3.3扫描仪的自适应分区校正算法

3.3.1扫描仪非线性特征分析

3.3.2 自适应分区原理

3.3.3校正样本子集提取算法

3.3.4改进的自适应分区回归算法

3.4实验分析

3.5 小结

第四章个性化的自适应打印机校正方法研究

4.1 打印机校正算法概述

4.2 ICC定义的打印机校正过程

4.3 非均匀高精度的校正样本集生成方法

4.4基于分区回归思想的打印机校正算法

4.4.1打印机多重回归校正基础

4.4.2打印机彩色特性分析

4.4.3算法思想

4.4.4校正样本子集提取算法

4.5 实验分析

4.6 小结

第五章针对ICC渲染目的的色域匹配算法研究

5.1 概述

5.2色域匹配的基本策略

5.3打印机色域特性的实验研究

5.3.1常见输出设备色域包扎分析

5.3.2色域形状特点分析

5.4针对感知渲染的色域匹配算法研究

5.5 针对色度渲染的色域匹配算法研究

5.6针对饱和度渲染的色域匹配算法研究

5.6.1算法针对的问题

5.6.2算法思想

5.6.3算法特点

5.7色域匹配算法评价

5.7.1评价方法

5.7.2色差公式

5.7.3压缩算法评价

5.7.4裁剪算法评价

5.8 小结

第六章自适应色彩管理系统的建模研究

6.1 概述

6.2 ICC色彩管理系统的建模分析

6.3 自适应色彩管理模型

6.4 自适应色彩管理在ICC框架下的实现方法

6.5.1基于ICC Profile的设备色域信息保存方法

6.5.2自适应CMM实现方法

6.5.3对自适应色域匹配算法的支持

6.5实验结果

6.6 小结

第七章基于图像彩色特征的色域匹配算法研究

7.1 概述

7.2算法框架

7.2.1基本框架

7.2.2算法优化

7.3 图像分割滤波器的构建

7.3.1图像分割滤波器形式

7.3.2基于图像梯度的区域分割

7.3.3分割模板的形态学滤波

7.4实验分析

7.5 小结

第八章基于ICC规范的设备彩色特性描述技术研究

8.1 概述

8.1.1研究背景

8.1.2 ICC规范简述

8.2 ICC Profile自动生成器设计

8.2.1扫描仪Profile生成

8.2.2显示器Profile生成

8.2.3打印机Profile生成过程

8.3 自定义校正样本集生成技术研究

8.3.1扫描仪校正样本集设计

8.3.2显示器校正样本集设计

8.3.3打印机校正样本集设计

8.4色域提取及可视化技术研究

8.4.1色域提取算法

8.4.2色域提取算法实验

8.5 基于扫描仪的打印机特性检测技术

8.6实验分析

8.6.1扫描仪Profile测试

8.6.2打印机Profile测试

第九章结束语

9.1 总结

9.2后续研究与展望

致谢

参考文献

博士期间的学术论文及科研成果

附录