論色域邊界描述算法的基本原理與應用

陳萍莉

摘 要：隨著印刷技術(shù)的不斷發(fā)展，當一幅彩色圖像從一種媒介復制到另一種媒介時，由于各媒介具有不同的色域，所以有必要在它們之間找到一個匹配的方法，使顏色在轉(zhuǎn)換時盡量不改變視覺效果。文章詳細介紹了色域邊界描述算法的基本原理，并通過實驗對2幅圖像的色域進行了色域映射嘗試，并運用Matlab實現(xiàn)了對圖像的2-D和3-D r-image，取得了一定的實驗效果。

關(guān)鍵詞：色域邊界；算法；r-image

一、研究內(nèi)容

（一）r-image。在色彩復制過程中，源設(shè)備色域和目標設(shè)備色域一般是不同的。它們有以下兩種關(guān)系：一是目標設(shè)備色域完全包含源設(shè)備色域，此時只需進行一對一的顏色映射；二是目標設(shè)備色域小于源設(shè)備色域或者兩者色域部分重疊，這時就需要使用合理的色域映射算法，將源設(shè)備中位于目標設(shè)備色域外的顏色映射到目標設(shè)備色域內(nèi)。

大多數(shù)色域映射算法的研究是基于device to device進行研究而不是image to device，大多數(shù)基于設(shè)備色域而不是圖像色域。并且現(xiàn)在對3-D色域如何描述進行研究的也越來越多，色域映射算法的研究方向已經(jīng)由2-d平面轉(zhuǎn)向3-d空間，且通常I-D映射效果要比D-D好。

（二）色域邊界描述算法。r-image是一種針對原始圖像的有效色域邊界描述格式，其通過在極坐標系統(tǒng)中記錄與設(shè)備無關(guān)顏色空間中各子空間的最大半徑的方法來描述色域邊界。r-image具有高度的空間相關(guān)性，能有效減小數(shù)據(jù)量，并且很容易通過設(shè)備映射算法實現(xiàn)三維效果。

r-image以基于離散極坐標角（θ， □）的連續(xù)分解方法來抽取圖像色域的表面，并用一系列具有最大半徑的向量來標識而不用色度峰值，然后再將其轉(zhuǎn)換到二維的單色圖像。r-image有一般方法不具有的優(yōu)點：一個三維的圖像色域邊界標識能用一個簡單的二維單色圖像來表示，由于其高度的空間相關(guān)性，這對于數(shù)據(jù)壓縮來說是非常合適的，并且三維的圖像—設(shè)備映射算法很容易通過設(shè)備的r-image和圖像的逐像素對比來實現(xiàn)。r-image可以通過傳統(tǒng)的JPEG、奇異值分解、JPEG2000小波變換等圖像編碼方法來獲得更高的色域邊界標識壓縮精度。

為了描述顏色色域外殼，更好的描述顏色空間，一般需要如下步驟：色域中心點的選取，計算極坐標值，計算極坐標角度，定義元素值，分區(qū)等。 四、專業(yè)啟發(fā)

通過實現(xiàn)對圖像色域邊界的r-image描述，對色域邊界描述和色域映射有了更進一步的了解，也利用所學r-image對2幅圖像的色域進行了色域映射嘗試，并取得了一定的實驗效果，從本實驗可知。J，K的量級越大，對色域邊界的描述將越準確，但數(shù)據(jù)量的增大使得效率相對會下降。

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