导读:本文包含了色域匹配论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:色域,色彩,空间,设备,图像,颜色,视觉。
色域匹配论文文献综述写法
顾晓娟,朱宏宣,李勃[1]（2018）在《一种基于显示设备的色域线性匹配算法》一文中研究指出色域匹配算法是色彩空间转换的核心,本文首先介绍了色域匹配相关的基本概念和色域匹配算法的分类,然后提出了一种基于显示设备的色域线性匹配算法,并对线性匹配算法和分段色度匹配算法进行了对比实验测试。(本文来源于《现代电影技术》期刊2018年06期）
李士超[2]（2015）在《基于视觉感知的空间色域匹配研究》一文中研究指出随着显示和打印技术的发展,图像在不同设备高保真复现问题一直是图像处理领域的热点研究课题。色域匹配算法是其中的关键技术。传统的色域匹配算法没有考虑到图像本身的特性及视觉感知特性,结果难以保持图像细节。为了解决上述问题,本文对传统的色域匹配算法进行了改进。首先,本文提出了一种基于色域匹配图像评价(GMIM)的色域匹配优化算法。该算法以GMIM为目标函数,依据信息权重的大小改变迭代步长。GMIM分为彩色和非彩色两部分对图像进行评价,非彩色部分用于分析图像亮度分量的差值和梯度信息,可以更好的检测出图像的非彩色失真情况;彩色部分用来分析图像的色调和色度信息,色调值的计算采用了圆形统计理论,更加符合色调的周期特性。实验结果显示本文的色域匹配算法能够更好的保持源图像的亮度、颜色和细节信息。其次,本文设计了另一种基于视觉感知和显着性的色域匹配算法。该算法将图像的显着性信息引入了基于视觉感知的变分框架。为了使色域匹配图像保持更好地细节信息,将色域匹配的过程构造成优化一个能量函数的过程。此外,为了减小匹配结果与源图像的显着性的差异,本文在能量优化过程中考虑显着性信息的影响。而且,本文设计了一种基于人眼侧抑制机制的采样策略,以便简化能量函数的计算和保持细节信息;在计算过程中,选取目标点周围符合侧抑制机制范围内的点。实验表明,本文的算法相比传统方法在细节保持方面有一定优势。(本文来源于《天津大学》期刊2015-11-01）
楚高利[3]（2010）在《数码样张与印刷样张的色域匹配》一文中研究指出随着数字化印刷技术的发展,传统的模拟打样逐渐被数码打样系统所取代,数码打样作为印刷工艺中的重要环节,数码打样能否为印刷提供标准样张及客户签字的依据,一直是印刷界关注的焦点。而数码打样的核心是色彩管理,即通过色彩管理模块利用不同输出设(本文来源于《广东印刷》期刊2010年06期）
胡冬芳,张倩,尹晓胜[4]（2010）在《色彩管理中的色域匹配方法初探》一文中研究指出本文在分析色域匹配的原则、方式的基础上主要对色域匹配的策略方法进行了初步探讨,该探讨对一线的工作者具有重要的参考价值,对以后的进一步学习也有极大的帮助。(本文来源于《印刷质量与标准化》期刊2010年10期）
宋贞,王义峰,曾平[5]（2010）在《面向专色印刷的色域匹配算法》一文中研究指出针对专色印刷色域与图像色域不匹配的问题,提出一种色域映射算法。首先分析专色色域的几何特征,发现常规色域匹配方法不适用;进而对明度、色调和饱和度叁属性分而治之,采用非线性压缩、灰度轴模拟和彩度裁剪实现色域匹配。实验结果表明,该算法获得的图像匹配结果在颜色连续性和视觉效果方面均有明显的提高。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年S1期）
蒋希[6]（2010）在《图像相关的空间色域匹配算法研究与设计》一文中研究指出彩色图像在不同的设备上再现时,由于各设备色域不一致,输入/输出关系通常也具有不同的非线性特征,因此在实际应用中,首先需要进行色域匹配。传统的色域匹配算法是颜色到颜色的匹配,即根据源设备色域和目的设备色域在色彩空间中建立映射关系,然后按照此关系将图像中的色度值映射至设备色域中的相应色度值。然而此种传统算法忽视了图像的空间结构信息,近年来,研究者提出了空间相关的色域匹配方法,将图像的空间特性引入色域匹配过程,通过保持像素间的边沿关系,较好地保证了匹配后图像的视觉效果。但是目前现有空间色域匹配算法大都没有对图像的空间特性进行全面的分析,只是利用到了部分空间特性。本论文针对这一缺陷,提出一种图像的空间描述模型,利用此模型全面分析影响色域匹配算法的图像空间特性,并把图像的空间特性分类为：图像的频率特性和图像颜色的分布特性。在此分类的基础上,设计实现了一种比现有的空间匹配算法融入了更多图像空间特性的新的空间匹配算法。最后,使用主观评估系统对新算法进行了评估,验证了新算法的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2010-01-01）
王义峰,罗雪梅,曾平[7]（2008）在《基于视觉评价模型的色域匹配算法》一文中研究指出针对跨设备再现色彩时色域不匹配的问题,提出一种符合视觉感知的色域匹配算法.首先基于色域匹配的主观评价定义了一种视觉评价模型,并验证了它与主观评价结果的一致性;然后以该模型为指导,考虑图像的色彩和空间统计特征,采取分治策略并构造匹配融合模型实现色域映射.实验表明该算法获得的图像匹配结果较传统算法在颜色相似度和细节保持方面均有明显的提高.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2008年05期）
吴鹃[8]（2008）在《色彩管理中色域匹配算法研究现状》一文中研究指出一、引言色彩管理的目的就是使彩色图像在不同的复制设备之间尽量保持一致,由于每一种色彩复制设备或媒介其表现颜色的结构机理不同,因而呈现出不同的颜色表现范围,该颜色范围就是设备的色域(color gamut)。(本文来源于《广东印刷》期刊2008年04期）
息丽丽,王义峰,刘瑞华,曾平[9]（2008）在《基于B样条色域描述的颜色匹配》一文中研究指出目前的色域匹配算法大多在等色调平面上进行,设备的色域边界以叁角形近似描述,难以实现颜色的准确再现。该文分析了设备色域剖面的形状,提出了用准均匀B样条曲线来描述色域边界,设计了基于该样条曲线描述的CUSP色域匹配算法。实验结果表明,基于B样条色域描述的颜色匹配明显提高了色彩的再现精度,可显着提高打印输出彩图的质量。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年01期）
刘瑞华,王义峰,曾平[10]（2006）在《一种分区变锚点的高饱和度色域匹配算法》一文中研究指出提出了一种高饱和度小色差的色域匹配算法.通过研究匹配饱和度与目的色域几何特性的关系,将色彩空间划分为5个区,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.实验结果表明,该算法改善了色彩跨设备再现的饱和度与精度,可显着提高打印输出彩图的质量.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2006年06期）
色域匹配论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着显示和打印技术的发展,图像在不同设备高保真复现问题一直是图像处理领域的热点研究课题。色域匹配算法是其中的关键技术。传统的色域匹配算法没有考虑到图像本身的特性及视觉感知特性,结果难以保持图像细节。为了解决上述问题,本文对传统的色域匹配算法进行了改进。首先,本文提出了一种基于色域匹配图像评价(GMIM)的色域匹配优化算法。该算法以GMIM为目标函数,依据信息权重的大小改变迭代步长。GMIM分为彩色和非彩色两部分对图像进行评价,非彩色部分用于分析图像亮度分量的差值和梯度信息,可以更好的检测出图像的非彩色失真情况;彩色部分用来分析图像的色调和色度信息,色调值的计算采用了圆形统计理论,更加符合色调的周期特性。实验结果显示本文的色域匹配算法能够更好的保持源图像的亮度、颜色和细节信息。其次,本文设计了另一种基于视觉感知和显着性的色域匹配算法。该算法将图像的显着性信息引入了基于视觉感知的变分框架。为了使色域匹配图像保持更好地细节信息,将色域匹配的过程构造成优化一个能量函数的过程。此外,为了减小匹配结果与源图像的显着性的差异,本文在能量优化过程中考虑显着性信息的影响。而且,本文设计了一种基于人眼侧抑制机制的采样策略,以便简化能量函数的计算和保持细节信息;在计算过程中,选取目标点周围符合侧抑制机制范围内的点。实验表明,本文的算法相比传统方法在细节保持方面有一定优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
色域匹配论文参考文献
[1].顾晓娟,朱宏宣,李勃.一种基于显示设备的色域线性匹配算法[J].现代电影技术.2018
[2].李士超.基于视觉感知的空间色域匹配研究[D].天津大学.2015
[3].楚高利.数码样张与印刷样张的色域匹配[J].广东印刷.2010
[4].胡冬芳,张倩,尹晓胜.色彩管理中的色域匹配方法初探[J].印刷质量与标准化.2010
[5].宋贞,王义峰,曾平.面向专色印刷的色域匹配算法[J].计算机应用.2010
[6].蒋希.图像相关的空间色域匹配算法研究与设计[D].西安电子科技大学.2010
[7].王义峰,罗雪梅,曾平.基于视觉评价模型的色域匹配算法[J].西安电子科技大学学报.2008
[8].吴鹃.色彩管理中色域匹配算法研究现状[J].广东印刷.2008
[9].息丽丽,王义峰,刘瑞华,曾平.基于B样条色域描述的颜色匹配[J].计算机工程.2008
[10].刘瑞华,王义峰,曾平.一种分区变锚点的高饱和度色域匹配算法[J].西安电子科技大学学报.2006