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一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法

文檔序號(hào):7928472閱讀:235來(lái)源:國(guó)知局
專利名稱:一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于印刷色彩管理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種色彩空間轉(zhuǎn)換的方法,具 體涉及一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法。
背景技術(shù)
近幾年提出的色彩空間轉(zhuǎn)換方法有紐介堡方程法、多元回歸法、查找 表與插值法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。這些方法都是基于經(jīng)典數(shù)學(xué)的確定性特征產(chǎn)生 的。紐介堡方程法只需用很少的測(cè)量即可完成轉(zhuǎn)換關(guān)系的建立,但其沒(méi)有考 慮光線在紙中的散射和滲入等因素,難以滿足高精度的要求。多項(xiàng)式回歸法 是根據(jù)三刺激值的可加性原理,通過(guò)建立適當(dāng)?shù)幕貧w模型,根據(jù)輸入/輸出的 數(shù)據(jù)來(lái)確定該模型中的參數(shù),實(shí)現(xiàn)色彩空間的變換計(jì)算,但由于不同設(shè)備的 模型差異很大,轉(zhuǎn)換關(guān)系非線性度高,模型通常都較為復(fù)雜,并有一定的假 設(shè)條件,所以多項(xiàng)式回歸模型法的通用性較差,轉(zhuǎn)換誤差往往不夠理想。査 找表與插值的方法是利用一系列色塊值建立一個(gè)多維查找表,再利用插值技 術(shù)可得到任意色值,這種方法需要測(cè)量許多色塊,對(duì)于三維查找表,其方法 己經(jīng)發(fā)展得很成熟,只是査找表的數(shù)據(jù)選擇是一個(gè)難題,若空間過(guò)大,增加 了彩色匹配算法的空間和時(shí)間復(fù)雜性,匹配速度慢,若選得過(guò)小,則將不足 以反映和表示原有色彩空間的本質(zhì)特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是把系統(tǒng)假定為一 個(gè)黑箱,由輸入/輸出關(guān)系得到參數(shù),不能保證在整個(gè)色域內(nèi)有較高的精度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法,解決了現(xiàn) 有方法存在的精度低、模型復(fù)雜、色彩采樣數(shù)量多和計(jì)算速度慢的問(wèn)題,步 驟簡(jiǎn)單且數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化精度高。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是, 一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法, 具體按照以下步驟實(shí)施
步驟l:調(diào)節(jié)輸入、輸出設(shè)備,保證設(shè)備正常使用;
步驟2:根據(jù)需要變換的顏色空間,選擇輸入顏色空間的采樣點(diǎn),采集 采樣點(diǎn)的建模數(shù)據(jù);
步驟3:根據(jù)步驟2得到的建模數(shù)據(jù),劃分輸入、輸出顏色空間模糊子 集,并選擇模糊子集隸屬度函數(shù),同時(shí)建立模糊控制規(guī)則,每條模糊控制規(guī) 則對(duì)應(yīng)有一個(gè)模糊蘊(yùn)含關(guān)系,所有模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊蘊(yùn)含關(guān)系的并, 為系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系;
步驟4:對(duì)步驟3得到的系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系進(jìn)行清晰化處理,得到
輸出值,即完成了色彩的空間轉(zhuǎn)換。
本發(fā)明的基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法,采用人工智能的模糊集合 理論和模糊邏輯推理,從而完成色彩空間的轉(zhuǎn)換,步驟簡(jiǎn)單且數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化精 度高。


圖1是采用本發(fā)明方法進(jìn)行實(shí)施例中的色彩空間轉(zhuǎn)換時(shí)顏色空間量R論 域的模糊子集的劃分圖2是采用本發(fā)明方法進(jìn)行實(shí)施例中的色彩空間轉(zhuǎn)換時(shí)輸出量LH侖域 的模糊子集的劃分圖;圖3是采用本發(fā)明方法進(jìn)行實(shí)施例中的色彩空間轉(zhuǎn)換時(shí)色度值a"直的 模糊子集論域分布圖4是采用本發(fā)明方法進(jìn)行實(shí)施例中的色彩空間轉(zhuǎn)換時(shí)顏色轉(zhuǎn)換模糊模 型輸出量曲面觀測(cè)窗圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
本發(fā)明色彩空間轉(zhuǎn)換方法采用人工智能的模糊集合理論和模糊邏輯推 理,進(jìn)行不同顏色空間的數(shù)值變換。本發(fā)明方法按照以下步驟實(shí)施,
步驟l:調(diào)節(jié)輸入、輸出設(shè)備,保證設(shè)備正常使用。
步驟2:根據(jù)需要變換的顏色空間,選擇輸入顏色空間的采樣點(diǎn),采集 采樣點(diǎn)的建模數(shù)據(jù)。
步驟3:根據(jù)步驟2得到的建模數(shù)據(jù),劃分輸入、輸出顏色空間模糊子 集,每一個(gè)輸入分量的采樣點(diǎn)作為一個(gè)輸入模糊子集,輸出分量的模糊子集 劃分時(shí),確定步距后等間距劃分整個(gè)輸出參數(shù)的分量。并根據(jù)該建模數(shù)據(jù), 選擇模糊子集隸屬度函數(shù),隸屬度函數(shù)選取三角形函數(shù)、鐘形函數(shù)、高斯型
函數(shù)或梯形函數(shù)中的一種。同時(shí),建立模糊控制規(guī)則,該規(guī)則采用ifthen語(yǔ) 句來(lái)表述,例如三輸入三輸出系統(tǒng),輸入以Xu、 X2i、 X3i表示,輸出用 Y1;、 Y2i、 Y3i來(lái)表示,i表示樣本數(shù),則其模糊控制規(guī)則表示為ifXuandX2i and X3i then Yu and Y2i and Y3i 。每條模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)有一個(gè)模糊蘊(yùn)含關(guān) 系,所有模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊蘊(yùn)含關(guān)系的并,為系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系。 步驟4:對(duì)步驟3得到的系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系進(jìn)行清晰化處理,采用 面積平分法(bisector)、面積中心法(centroid)或最大隸屬度法(maximum), 得到輸出值。顏色是通過(guò)眼、腦和我們的生活經(jīng)驗(yàn)所產(chǎn)生的一種對(duì)光的視覺(jué)效應(yīng),因 此,顏色從本質(zhì)上講是一個(gè)相當(dāng)主觀的量。人們對(duì)顏色的表述有諸如深紅、 淺紅、橘紅、粉紅、深綠、翠綠等概念,這些顏色的傳統(tǒng)的表述方法,本身 具有模糊性,不同的人對(duì)這些概念的感受是不同的。同時(shí),為了表述顏色, 人類還定義了不同的顏色空間,不同的顏色空間有不同的特征,顏色空間轉(zhuǎn) 換之間表現(xiàn)出高度的非線性和復(fù)雜性。人工智能方法中模糊控制理論對(duì)于解 決模糊性與復(fù)雜性、非線性的問(wèn)題具有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),符合色彩空間轉(zhuǎn)換模型 的特征,可以獲得準(zhǔn)確的顏色空間轉(zhuǎn)換輸出,這種方法比基于經(jīng)典數(shù)學(xué)的確 定性特征產(chǎn)生的顏色轉(zhuǎn)換方法更具有合理性。色彩轉(zhuǎn)換模糊控制模型采用自 然語(yǔ)言表述,通過(guò)模糊集合論和模糊推理理論轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)函數(shù),很容易通過(guò) 計(jì)算機(jī)軟件實(shí)施控制。 實(shí)施例
以RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到C正LVb^顏色空間為例,利用Matlab模糊控 制工具箱,具體說(shuō)明本發(fā)明基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法。
步驟1:調(diào)節(jié)輸入設(shè)備顯示器、輸出設(shè)備打印機(jī)。采用Adobe Gamma 軟件調(diào)節(jié)顯示器的Gamma值、黑白場(chǎng)值、亮度值等參數(shù),使顯示器正常顯 示。測(cè)試打印機(jī),使其正常打印。
步驟2:通過(guò)CorelDRAW軟件制作色靶文件,R、 G、 B空間的取值范 圍為0 255,將R、 G、 B三個(gè)空間分別等分成4個(gè)子空間,其等分點(diǎn)為0, 64, 128, 192, 255,對(duì)于RGB三個(gè)坐標(biāo)軸而言,采樣點(diǎn)總數(shù)為5x5x5=125 個(gè),打印輸出,采用分光光度計(jì)測(cè)量打印色塊l/aW直,獲得色彩空間RGB
和lY^建模數(shù)據(jù)。
步驟3:利用Matlab軟件,調(diào)用其模糊控制工具箱,新建一個(gè)三輸入三輸出的模糊控制器,三個(gè)輸入分量分別為顏色的R、 G、 B分量,輸出分量 為顏色的L*、 a*、 C分量,以步驟2中RGB每個(gè)顏色分量的5個(gè)等分點(diǎn), 分別選定作為每個(gè)分量的模糊子集。模糊子集的隸屬度函數(shù)選取為三角形函 數(shù),對(duì)R分量而言,其模糊子集的分布情況如圖l所示,可以看出5個(gè)模糊 子集R1、 R2、 R3、 R4、 R5將整個(gè)R空間分開(kāi),當(dāng)R值為0時(shí),0屬于模 糊子集R1的隸屬度為1,而64屬于模糊子集R1的隸屬度為0,同時(shí)64屬 于模糊子集R2的隸屬度為1,依此類推,不同的R值同時(shí)屬于2個(gè)不同的 模糊子集,具有不同的隸屬度。G與B分量的模糊子集分布與R分量相同。 對(duì)于輸出分量i;和a'分量模糊子集的劃分如圖2和圖3所示。圖2中當(dāng)L 值為5時(shí),L值屬于模糊子集L2的隸屬度為1,屬于模糊子集L1的隸屬度 為0,依此類推,L值域內(nèi)的其它值,同時(shí)屬于2個(gè)不同的模糊子集,具有 2個(gè)不同的隸屬度;圖3中當(dāng)a值為10時(shí),a值屬于模糊子集al2的隸屬度 為l,屬于模糊子集all的隸屬度為0,依此類推,a值域內(nèi)的其它值,同時(shí) 屬于2個(gè)不同的模糊子集,具有2個(gè)不同的隸屬度。t^分量的劃分與a'分量 相同。同時(shí),建立模糊控制規(guī)則,表示為ifRi and Gj andBjthenLj and a; and bi(i=l,2,3,……125), 4個(gè)子空間,125個(gè)采樣點(diǎn),其規(guī)則共125條。每條模 糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)有一個(gè)模糊蘊(yùn)含關(guān)系,125個(gè)模糊蘊(yùn)含關(guān)系的并,就構(gòu)成系 統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系。
步驟4:對(duì)上步得到的總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系用面積中心法進(jìn)行清晰化處理, 得到乙*3*13*顏色空間的輸出值,完成RGB顏色空間到CIE L^^顏色空間 的轉(zhuǎn)換,其輸出情況如圖4所示??梢钥闯觯P洼敵銮嫫交?,說(shuō)明輸出 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換效果較好。以(3正19761/^化*色差公式檢測(cè)模型轉(zhuǎn)化精度,檢測(cè)色 塊測(cè)量值與輸出值之間的平均色差為4.32,其中最大色差為7.21。本發(fā)明的基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法,采用人工智能的模糊集合
理論和模糊邏輯推理,從而完成色彩空間的轉(zhuǎn)換,步驟簡(jiǎn)單且數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化精
許^T /又間。
權(quán)利要求
1. 一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法,其特征在于,具體按照以下步驟實(shí)施步驟1調(diào)節(jié)輸入、輸出設(shè)備,保證設(shè)備正常使用;步驟2根據(jù)需要變換的顏色空間,選擇輸入顏色空間的采樣點(diǎn),采集采樣點(diǎn)的建模數(shù)據(jù);步驟3根據(jù)步驟2得到的建模數(shù)據(jù),劃分輸入、輸出顏色空間模糊子集,并選擇模糊子集隸屬度函數(shù),同時(shí)建立模糊控制規(guī)則,每條模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)有一個(gè)模糊蘊(yùn)含關(guān)系,所有模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊蘊(yùn)含關(guān)系的并,為系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系;步驟4對(duì)步驟3得到的系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系進(jìn)行清晰化處理,得到輸出值,即完成了色彩的空間轉(zhuǎn)換。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟2中,輸入顏色 空間的采樣點(diǎn)選擇覆蓋整個(gè)顏色空間的點(diǎn)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟3中,劃分輸入、 輸出顏色空間模糊子集,具體實(shí)施為每一個(gè)輸入分量的采樣點(diǎn)作為一個(gè)輸入模糊子集,輸出分量的模糊子集劃分時(shí),確定步距后等間距劃分整個(gè)輸出 參數(shù)的分量。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟3中的模糊子集 的隸屬度函數(shù)選取三角形函數(shù)、鐘形函數(shù)、高'斯型函數(shù)或梯形函數(shù)中的一種。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟3中的模糊控制 規(guī)則采用ifthen語(yǔ)句來(lái)表述,輸入以Xu、 X2i、 X3i……Xmi表示,輸出用YH、 Y2i、 Y3i……Yni來(lái)表示,其中m、 n為自然數(shù),i表示樣本數(shù),則其模糊控制規(guī)貝據(jù)示為if X,i and X2i and X3i and......Xmi then and Y2jand Y3i and......Yni。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟4中的清晰化處 理選取面積平分法、面積中心法或最大隸屬度法中的一種。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法,該方法按照以下步驟實(shí)施,調(diào)節(jié)輸入、輸出設(shè)備,保證設(shè)備正常使用;根據(jù)需要變換的顏色空間,選擇采樣點(diǎn),采集采樣點(diǎn)的建模數(shù)據(jù);劃分輸入、輸出顏色空間模糊子集,并選擇模糊子集隸屬度函數(shù),同時(shí)建立模糊控制規(guī)則,每條模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)有一個(gè)模糊蘊(yùn)含關(guān)系,所有模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊蘊(yùn)含關(guān)系的并,為系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系;對(duì)系統(tǒng)總的模糊蘊(yùn)含關(guān)系進(jìn)行清晰化處理,得到輸出值。本發(fā)明的基于模糊理論的色彩空間轉(zhuǎn)換方法,采用人工智能的模糊集合理論和模糊邏輯推理,從而完成色彩空間的轉(zhuǎn)換,步驟簡(jiǎn)單且數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化精度高。
文檔編號(hào)H04N1/60GK101442602SQ20081023656
公開(kāi)日2009年5月27日 申請(qǐng)日期2008年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月31日
發(fā)明者劉國(guó)棟, 曼 張, 川 智, 楊保宏, 梁巧萍, 毅 石 申請(qǐng)人:陜西科技大學(xué)
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