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CIE色度学小知识

发布时间:2013-08-24

9-20
     CIE色度学经过了将近80年的发展历程,根据其特点可以分为三个阶段,分别是色匹配阶段、色差阶段和色貌阶段。
一、色匹配阶段

     CIE1931标准色度观察者颜色匹配函数奠定了色度学的基础,由此建立的颜色的基本表示方法和测量方法。
     通过标准色度观察者颜色匹配函数、照明体的光谱功率分布、物体的光谱特性,即可计算出某一颜色的CIE三刺激值,从而获得该颜色的色品坐标,确定在色差图上的对应位置。

二、色差阶段

     色均匀空间CIELAB、CIELUV的建立和研究,为色差的实际应用扫清了障碍,为评价色差区别提供了**量化的模型。其中,CIELAB颜色空间及对应的色差公式是应用效果*好的色差评价模型。

     CIELAB的颜色、色差测量及表示被严格限定在测色三要素(照明体、光源和观察者)的条件下,然而,随着对颜色理论研究和实际应用的不断深入,CIELAB的不足也逐渐暴露出来。为了解决新的问题,人们提出了色貌模型。
 
三、色貌阶段

      什么是色貌呢?当两个相同的颜色,在背景、尺寸、形状、表面特性、照明体和照明条件都相同时,给人的视觉感知都是一样的,只要其中的任一条件发生改变,虽然颜色的三刺激值相同,但人的视觉感觉会发生变化,这就是色貌现象。
      自20世纪八十年代对色貌进行研究,全球学者已经提出了众多的色貌模型,如英国Hunt教授提出了Hunt色貌模型,日本Nayatani教授提出了Nayatani色貌模型;而后,出现了Hunt94、Nayatani95、LLAB、RLAB、ZLAB等色貌模型。
      CIE与1997建立了CIECAM97s色貌模型,2002发布了CIECAM97s的修正版CIECAM02,并确定为工业应用的推荐色貌模型。

CIECAM02的优点:

n 更低的计算量;

n 色度空间的均匀性更好;

n 优良的跨媒体环境下颜色的预测能力。

CIECAM02还不是**的色貌模型,存在以下不足:

n 不能准确预测彩色背景的色貌属性;

n 对复杂图像的色貌预测和评价存在困难;

n CIECAM02是建立在亮环境下的颜色预测,不能预测暗环境下的色貌。

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