RGB到CMYK色彩空间转换模型研究

摘要

在数字印前系统中，颜色复制一直是国际上印刷出版、图像处理、计算机视觉等领域关注的重要问题。色彩管理就是解决图像复制中各种设备色彩空间之间的颜色转换问题，保证图像色彩在整个复制过程中协调一致、正确传递。色彩空间转换作为色彩管理技术的重要组成部分，对图像复制质量意义重大。
　　 为了满足印刷中一致性和预期性要求，寻找一种精确实用的RGB到CMYK转换方法就显得尤为重要。本文主要研究基于Berns等人提出的Goc模型方法建立RGB到Lab的数学转换模型，并采用基于神经网络模型建立Lab到CMYK数学转换模型，并验证数学转换模型的精度。具体完成了以下几方面的工作：
　　 (1)介绍了色彩空间转换算法现状研究，分析比较了常用色彩空间转换方法理论基础和实现过程以及各自的优缺点，并分别介绍了各色空间的颜色定量描述以及彩色印刷复制的基础理论。
　　 (2)介绍了“ColorMatehRGB”色彩空间及其优点，并在该色彩空间下，研究基于Goc模型的显示器数字驱动值RGB到Lab色空间的转换实现方程，进而推导出RGB到Lab的数学转换模型，并进一步分析该模型的精度。
　　 (3)介绍了人工神经网络与RBF神经网络，研究了在SWOP国际标准色彩规范条件下，在Maltlab中建立RBF神经网络的颜色空间变换模型，并在此模型下进行数据的预测和精度分析；然后在此研究基础上，建立基于RBF神经网络色彩空间转换数学模型，并在该模型下进行数据的预测与精度分析，再比较两个RBF模型的预测数据精度，分析优劣与原因。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 色彩管理数学模型研究现状

1.2.1 RGB到Lab模型研究

1.2.2 Lab到CMY(K)模型研究

1.3 课题研究的内容与主要贡献

1.3.1 课题研究的内容

1.3.2 课题研究主要贡献

第2章 常用色彩空间及颜色复制系统

2.1 常用色彩空间

2.1.1 RGB颜色空间

2.1.2 XYZ颜色空间

2.1.3 Lab色彩空间

2.1.4 CMYK色彩空间

2.2 颜色复制系统

2.3 本章小结

第3章 基于Goc模型的RGB到Lab的色彩空间转换模型研究

3.1 基于Berns思想的Goc模型

3.2 RGB到Lab的数学转换模型的研究

3.3 基于Goc方法的色彩空间转换模型精度分析

3.4 RGB共同作用下该数学模型精度

3.5 本章小结

第4章 基于神经网络的Lab到CMYK的色彩空间转换模型研究

4.1 人工神经网络概述

4.1.1 人工神经元

4.1.2 人工神经网络结构

4.1.3 人工神经网络的学习

4.2 RBF神经网络概述

4.2.1 RBF神经网络模型

4.2.2 RBF网络的学习算法

4.3 基于RBF神经网络的颜色空间数学转换模型的建立

4.3.1 确定网络数据

4.3.2 基于MATLAB的RBF神经网络结构与算法

4.3.3 基于RBF神经网络的色彩空间数学转换模型建立

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 后续研究与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果