基于色貌模型的图像颜色校正

基于色貌模型的图像颜色校正　・１９・　基于色貌模型的图像颜色校正　文帅，蔡轶珩，张新峰，卓力　（北京工业大学信号与信息处理研究室，北京１０００２２）　摘要：近二三十年来，色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对　颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述，并对模型的性能进行了比较和评价．进　一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。　关键词：颜色校正；色貌模型；图像色貌模型　中图分类号：ＴＮ９１９．８１　文献标识码：Ａ　文章编号：１０００—８８２９（２０１０）０５—００１９—０４　Ｉｍａｇｅ　Ｃｏｌｏｒ　Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｏｌｏｒ　Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　Ｍｏｄｅｌ　ＷＥＮ　Ｓｈｕａｉ，ＣＡＩ　Ｙｉ－ｈｅｎｇ，ＺＨＡＮＧ　Ｘｉｎ—ｆｅｎｇ，ＺＨＵＯ　Ｌｉ　（Ｓｉｇｎａｌ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００２２，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｒａｐｉｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｅｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｒｅｃｅｎｔ　ｔｗｏ　ｔｏ　ｔｈｒｅｅ　ｄｅｃａｄｅｓ，ｔｈｅ　ｃｏｌｏｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｄｅｖｅｌｏｐｓ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｐｈａｓｅ　ｏｆ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｐｈａｓｅ　ｏｆ　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ．Ｔｈｅ　ｌａｔｅｓｔ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｃｏｌｏｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｉｍａｇｅ　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌｓ　ａｒｅ　ｒｅｖｉｅｗｅｄ，ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ａｎｄ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｏｄｅｌｓ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｃｏｌｏｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ｒｅｆｅｒｒｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｃｏｌｏｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ；ｅｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ；ｉｍａｇｅ　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ　在一些应用到颜色的领域，如印刷、摄影、医疗等　间时颜色外貌在视觉上保持一致的问题，其本质是各　行业，都需要真实地再现原始图像或原始场景，而各设　个颜色空间之间的转换。　备或媒体之间的颜色传递一直是这些领域里非常关键　的问题，这就需要用到颜色校正技术。　１颜色校正技术　国际照明委员会（ＣＩＥ，ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ　ｏｎ　１．１传统的颜色校正　ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ）作为色度学理论的奠基者，经过了几十年　颜色校正技术随着色度学的发展而不断更新。色　的努力研究和积累，先后提出了ＣＩＥ１９３１ＲＧＢ系统、　度学大致经历了３个阶段：色匹配阶段、色差阶段和色　ＣＩＥ１９３１ＸＹＺ系统、ＣＩＥＬＡＢ均匀色空间、ＣＩＥＣＡＭ９７和　貌阶段。色匹配阶段建立了颜色的基本表示和测量方　ＣＩＥＣＡＭ０２色貌模型等一系列国际标准，来定量描述　法，提出如果两种颜色的三刺激值相同，则这两种颜色　和计算人体感知到的颜色。但是，由于各种颜色设备　在视觉上是匹配的；色差阶段在此基础上建立了　的显色机理以及制作工艺不同，其表述颜色的能力和　ＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＬＵＶ两个均匀色空间，以及明度、色品坐　方式也就有其特殊性，这也是颜色在不同设备中表现　标、彩度、色相和色相角的计算促进了色差公式的产生　产生偏差的原因。颜色校正就是要解决颜色信息从一　和发展。这时ＣＩＥ色度系统定义了色觉经验的３种基　个设备或媒体颜色空间转到另一个设备或媒体颜色空　本要素：照明体、色源和观察者。当这三者确定后，颜　色的表示就认为是确定的。这使得颜色的表示严格且　收稿日期：２０１０—０２一Ｏｌ　确定，并且便于仪器测量。但是，颜色和色差的测量及　基金项目：北京市自然科学基金资助项目（４０９２００９）　表示均被限定在固定条件下。比如，两个颜色刺激应　作者简介：文帅（１９８４一），男，河北容城人，在读硕士研究生，主　要研究方向为图像处理及颜色校正；蔡轶珩（１９７４一），女，江苏　该呈现在相同的媒体上并采用相同的标准照明光源，　太仓人，副教授，主要研究方向为科学仪器与智能化信息处理；　背景应该单一且大多用中性灰¨Ｊ。　张新峰（１９７４一），男，山东宁津人，副教授，主要研究方向为图　传统的颜色校正就是基于这样的色度匹配技术而　像处理与模式识别；卓力（１９７１－－），女，江苏徐州人，教授，主要　进行实验的，其主要是针对设备和照明光源的不同来　研究方向为视频信号处理与网络传输。　校正颜色。其过程主要分为设备特性化、色适应转换　・２０・　《测控技术｝２０１０年第２９卷第５期　以及设备色域映射３部分。设备特性化即建立设备颜　相关的参数，并用这些参数来描述人体感知的颜色。　色空间与ＣＩＥ颜色空间之间的对应转换关系；色适应　如果说设备的特性化转换是将设备相关颜色转换　转换是描述视觉感受相同的两个颜色在不同光源下色　到设备无关颜色的设备无关化过程，那么，色貌模型就　度值之间的对应关系；色域映射即输入设备色域与输　是将观察条件相关颜色转换到观察条件无关颜色的过　出设备色域之间的映射或压缩过程　Ｊ。　程——观察条件无关化过程，这样就完成了与设备无　在传统的色度学测量和颜色校正的过程中，均设　关并与观察条件无关的转换，最终描述出的颜色只与　定了特定的光源、环境、背景等，使实验过程受到了限　人眼视觉特性相关。　制。这就促使了色貌匹配的产生，即不管观察条件的　基于色貌模型的颜色校正系统可分成３个部分　限制，只要颜色外貌在视觉上一致即视为匹配，从此颜　（如图１所示）：设备特性化转换部分、色貌模型部分　色校正也由色度阶段进入色貌阶段。　以及色域映射部分。设备特性化和色域映射部分与传　１．２基于色貌模型的颜色校正　统的颜色校正基本相同，这里不做重点讨论。不同的　２０世纪８０年代初，各种色貌模型涌现出来，色貌　是将色适应转换上升为色貌模型的转换，所涉及的因　模型旨在将观察条件中的因素纳入到计算中去，从而　素由简单的光源影响变为复杂的观察条件影响，其视　摆脱了观察条件的限制，直接计算只与人眼视觉特性　觉匹配原理也发生了根本改变。　设备、观察条件均无关即视觉感知图像　输入观察条件　出观察条件　设备无关、观察条件相关图像　输入设备特性文件　出设备特性文件　设备相关、观察条件相关图像　图１　基于色貌模型的图像颜色校正框架图　因此，色貌模型是此项技术的关键部分，其优劣直　早在１９８２年，英国的Ｈｕｎｔ教授就推出了精细而　接影响到颜色校正的效果，也是目前研究的热点，下面　复杂的Ｈｕｎｔ色貌模型　。１９８６年，日本的Ｎａｙａｔａｎｉ　着重讨论色貌模型以及新推出的图像色貌模型。　教授以预测光源显色性为目的提出了Ｎａｙａｔａｎｉ色貌模　２色貌模型　型　。１９９３年，美国Ｍｕｎｓｅｌｌ实验室的Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ教授　在Ｖｏｎ　Ｋｒｉｅｓ色适应的基础上提出了ＲＬＡＢ模型，用于　在不同的观察条件下，人们观察同一个颜色样品　跨媒体图像再现　。１９９６年，英国的Ｌｕｏ教授推出了　的色貌感觉是不同的，这种改变观察条件而引起色貌　ＬＬＡＢ模型　Ｊ。上述模型的提出来自不同的出发点，　发生变化的现象即为色貌现象。常见的色貌现象有同　在吸收了这些色貌模型的优点之后，ＣＩＥＴＣ一３４于１９９７　时对比效应（如图２所示）、Ｈｕｎｔ效应、Ｓｔｅｖｅｎｓ效应　年建立了一个简单的模型——ＣＩＥｃＡＭ９７ｓ，并在国际　等。观察条件主要参数有：光源亮度、适应场、背景、环　上推广　。后来，各国学者针对ＣＩＥＣＡＭ９７ｓ存在的问　境以及观察模式等　。　题不断改进，ＴＣ８．０１于２００２年推出ＣＩＥＣＡＭ０２色貌　模型，并确定其作为工业应用的推荐色貌模型　。　●　２．２色貌模型研究现状　（１）模型改进方面。　新西兰马努卡理工学院的Ａ．Ｎ．Ｃｈａｌｍｅｒｓ等人在　应用ＣＩＥＣＡＭ０２模型研究ＣＲＴ显示器的Ｇａｍｍａ特性　图２　因观察背景不同而产生色貌差异的同时对比效应　时，提出了建立类似于ＣＩＥＬＡＢ色彩空问的三维色貌　色貌模型是一个复杂的非线性变换系统，在综合　空间来呈现数据，并利用模拟实验数据对三维　考虑了多个色貌现象后，应用模拟复杂人眼视觉响应　ＣＩＥＬＡＢ色彩空间和ＣＩＥＣＡＭ０２色貌空间进行了比　的数学变换，将一个观察条件下一种媒体的色貌参数　较。从用户的角度来看，在分析一个颜色管理问题时，　转换到另一个观察条件下的另一个媒体上，来实现不　三维色貌空间是色貌属性可视化的宝贵工具。ＣＩＥ正　同观察条件下色貌的准确预测　Ｊ。　在尝试正式采用这个空问　．　。　２．１　色貌模型的发展概况　早在１９９８年，国内北京理工大学颜色科学与工程　基于色貌模型的图像颜色校正　・２１・　国家实验室的专家就对ＣＩＥＣＡＭ９７模型进行了研究和　分析，利用色差评估数据构造的色分辨椭圆检验了　ＣＩＥＣＡＭ９７ｓ色貌模型中颜色空间的均匀性，并用线性　回归方法调整初始颜色空间明度、红绿度和黄蓝度坐　标的量表，推导出新的均匀颜色空间Ｊａｂ　，与初始颜　基于这个因素，美国孟赛尔实验室的Ｍ．Ｄ．Ｆａｉｒ—　ｃｈｉｌｄ和Ｇ．Ｍ．Ｊｏｈｎｓｏｎ等人在色貌模型的基础上提出　了新的概念——图像色貌模型（ｉＣＡＭ，ｉｍａｇｅ　ｃｏｌｏｒ　ａｐ－　ｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅ１），简称图貌模型，其解决了原有色貌模　型的一些问题，更便于实际应用¨　。　图貌模型既可用于简单的颜色刺激，也可用于复　杂的图像刺激，由此将其分成两种模型：简单ｉＣＡＭ和　色空间相比较，新颜色空间的均匀性有了明显的改善，　并推导出ＣＩＥＣＡＭ９７ｓ的新色差公式，为模型的改进提　供了有效的技术支持¨２＇　。　近年来，他们又针对ＣＩＥＣＡＭ０２模型提出了一种　“关联色貌模型”，即直接面向输入输出媒体的模型，　在结构上可以把色貌预测环节与色空间变换环节融为　一体，从而降低了整个色貌模型预测系统的复杂度，更　有利于实际应用，并提出用人工神经网络来实现关联　色貌模型，把照明、背景、环境等因素同色度属性参数　一起作为网络的输入，大大提高了色貌预测速度¨　。　上海理工大学刘真等人利用４种色差评估数据　（ＢＦＤ、Ｌｅｅｄｓ、ＲＩＴ—ＤｕＰｏｎｔ和Ｗｉｔｔ）和孟塞尔新标数据　分别对ＣＩＥＣＡＭ０２做了局部和整体均匀性修正，最后　得到较为均匀的颜色空问Ｊ＂ａ　ｂ　。在该颜色空间中色　域映射算法简单、易实现，并且精确度高。基于该颜色　空问的色差公式修正系数简单，公式本身复杂程度低，　计算结果更接近于人眼¨　。　（２）模型应用方面。　美国佛罗里达大学的Ａｈｍｅｔ　Ｏｇｕｚ　Ａｋｙｕｅｚ和布里　斯托大学的Ｅｒｉｋ　Ｒｅｉｎｈａｒｄ将ＣＩＥＣＡＭ０２应用于高动　态范围（ＨＤＲ，Ｈｉｇｈ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｇｅ）成像中。对于高　动态范围成像，观察环境的影响要大于传统的数字成　像，为了显示图像只靠单纯的亮度压缩是不够的，他们　提议将色貌模型应用于阶调再现操作上，作为一个独　立的预处理步骤，以保留观察环境的色貌　。　国内解放军信息工程大学的廉玉生应用８种常用　色貌模型对中国颜色体系和Ｍｕｎｓｅｌｌ体系色样的色貌　属性进行了预测，通过这些参数（明度、彩度和色相）　的均匀性比较，得出ＣＩＥＣＡＭ０２和ＲＬＡＢ两种模型比　其他模型性能稍好的结论。由各色貌模型对两种颜色　体系明度标尺和色品标尺的预测结果得出，中国颜色　体系明度轴的均匀性优于Ｍｕｎｓｅｌｌ体系，而Ｍｕｎｓｅｌｌ体　系色样点在色品面上的均匀性优于中国颜色体系，提　到中国颜色体系应做进一步的补充和修正　。　３图像色貌模型　３．１　图像色貌模型的提出　由于色貌模型所需输入的观察条件是针对整体　的，并不针对单个像素，所以只适用于输人为简单的颜　色刺激，而对于图像这样的复杂刺激其应用效果并不　理想。　复杂ｉＣＡＭ。简单ｉＣＡＭ与传统的色貌模型类似，把每　个像素当作独立的颜色刺激来处理，其观察条件均一　致。复杂ｉＣＡＭ则将色貌模型进一步提升，其输入参　数包括：图像和适应场的三刺激值、适应场和环境的绝　对亮度。其适应场的三刺激值通过图像的低通滤波获　得，用来做色适应变换；适应场亮度来自低通滤波图像　的亮度通道，用来预测与亮度有关的色貌现象；环境亮　度则由比图像更大空间范围的低通滤波图像中获得，　用来预测图像的对比度¨　。这样，输入观察条件均由　图像中获得，有效地简化了实验过程。　３．２图像色貌模型的应用研究　Ｍ．Ｄ．Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ等人还将ｉＣＡＭ的应用进一步发　展，把图像色差计算、图像质量评价及ＨＤＲ图像再现　等直接应用于ｉＣＡＭ，并把这些处理作为各个模块，根　据应用选择模块进行组合，其采用的ＩＰＴ均匀色空间　具有优秀的色相恒常性。最近，他们已将色貌研究指　向了视频领域　。　国内的天津科技大学刘红芳等人，介绍了传统色　貌模型的局限、ｉＣＡＭ的基本框架以及它在实际应用　中的表现，并验证了ｉＣＡＭ计算的色差结果更符合人　眼的真实感受　。　解放军信息工程大学的蔡圣燕介绍了最新的　ｉＣＡＭ模型及架构，并采用实时的颜色转换方式，引进　ｉＣＡＭ模型作为ＰＣＳ，得到的结果主要体现在图像层次　更清晰，颜色的饱和度保持较好　。　４　模型评价　在实际应用中，经常需要跨媒体再现颜色，这就需　要对其色貌进行精确预测，所以将色貌模型用于颜色　校正已是此领域今后发展的必然趋势。目前的色貌模　型，如ＣＩＥＣＡＭ０２能够模拟人眼的视觉特性，并精确地　预测色貌现象，但是其还存在一些缺陷：　①它是建立在单个色块上的颜色预测，而对于以　复杂图像的形式出现的颜色并不适用；　②与空间、时间特性相关的色貌现象、图像质量　评价以及图像处理等方面一直都是以独立的方式去解　决，并没有与色貌模型结合；　③ＣＩＥＣＡＭ０２模型对刺激的观察条件，如背景、　环境因子等只作了较粗略的划分，且必须在非彩色背　・２２・　景以及亮环境下，其精度和适用范围有待进一步提高。　基于这些缺陷，ＣＩＥ并不打算推出ＣＩＥＣＡＭ０２的　改进版，而是推荐使用ｉＣＡＭ，目前推出的最新版本为　ｉＣＡＭ０６。色貌及图貌模型其他方面性能的比较如表１　所示。ｉＣＡＭ基本解决了这些色貌模型无法解决的问　题，但是其本身也存在一些缺陷：　①ｉＣＡＭ还处于发展阶段，其模型本身还有待研　究，并且在各领域的实际应用效果还需要大量实验数　据验证；　②对于复杂图貌模型，其观察条件由图像滤波获　得，但滤波方法并未统一，对精度的影响也有待验证。　由于没有足够的实验数据做支撑，ｉＣＡＭ还未被　列入国际标准，但因其简单、实用、多功能性，在未来图　像颜色校正领域具有很大的研究及应用前景。　表１　模型的其他方面比较　５　结束语　目前在颜色校正领域，针对设备特性化和色域映　射的研究较多，而对于色貌模型，国内大部分的研究是　针对其原理探讨方面，对其实际应用的研究则较少。　针对最近的研究进展，可总结出基于色貌的颜色校正　技术未来的发展趋势：　①在颜色校正流程中，色貌模型独立于设备特性　化和色域映射之外，计算过程较复杂，将三者结合在一　起形成一个相对简单的模型是今后的一个研究方向；　②对观察条件参数更加细化，使之更精确地预测　背景、环境等因素的影响也是今后需解决的问题；　③图貌模型现在处于发展阶段，亟需大量实验及　应用数据来支持和改进。　参考文献：　［１］胡威捷，汤顺青，朱正芳．现代颜色技术原理及应用［Ｍ］．　北京：北京理工大学出版社，２００７．　［２］Ｓｈａｒｍａ　Ｇ．Ｄｉｇｉｔａｌ　ｃｏｌｏｒ　ｉｍａｇｉｎｇ　ｈａｎｄｂｏｏｋ［Ｍ］．ＣＲＣ　Ｐｒｅｓｓ，　２００２．　［３］Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ．Ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌｓ（２　Ｅｄｉｔｉｏｎ）［Ｍ］．　Ｅｎｇｌａｎｄ：Ｗｉｌｅｙ　Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ，２００５．　［４］李金城，刘真．ＣＩＥＣＡＭ０２色貌模型研究进展［Ｊ］．影像科　学与光化学，２００９，２７（５）：３９１—３９８．　［５］Ｈｕｎｔ　Ｒ　Ｗ　Ｇ，Ｌｕｏ　Ｍ　Ｒ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ｍｏｄｅ１　ｏｆ　ｃｏｌｏｕｒ　ｖｉ—　ｓｉｏｎ　ｂｙ　ｍａｇｎｉｔｕｄｅ　ｓｃａｌｉｎｇｓ：ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ　ｏｆ　ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ　ｒｅｓｕｌｔｓ　［Ｊ］．Ｃｏｌｏｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，１９９４，１９（１）：２７—３３．　［６］　Ｎａｙａｔａｎｉ　Ｙ，Ｈａｓｈｉｍｏｔｏ　Ｋ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｃｏｌｏｒ－ａｐｐｅａｒ—　《测控技术）２０１０年第２９卷第５期　ａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ　ｕｓｉｎｇ　ｅｓｔｅｖｅｚ—ｈｕｎｔ—ｐｏｉｎｔｅｒ　ｐｒｉｍａｒｉｅｓ［Ｊ］．Ｃｏｌｏｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，１９８７，１２（５）：２３１—２４２．　［７］　Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ．Ｖｉｓｕａｌ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＲＬＡＢ　ｃｏｌｏｒ　ｓｐａｃｅ　Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＳ＆Ｔ　ａｎｄ　ＳＩＤ’Ｓ　２　Ｃｏ１．　ｏｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ：Ｃｏｌｏｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａ—　ｔｉｏｎｓ［Ｃ］．Ｓｐｒｉｎｇｆｉｅｌｄ，Ｖａ，ＵＳＡ：１９９４，９—１３．　［８］Ｌｕｏ　Ｍ　Ｒ，Ｌｏ　Ｍ　Ｃ，Ｋｕｏ　Ｗ　Ｇ．Ｔｈｅ　ＬＬＡＢ（１：Ｃ）ｃｏｌｏｕｒ　ｍｏｄｅｌ　［Ｊ］．Ｃｏｌｏｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，１９９６，２１（６）：４１２—　４２９．　［９］　Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ．Ａ　ｒｅｖｉｓｉｏｎ　ｏｆ　ＣＩＥＣＡＭ９７ｓ　ｆｏｒ　ｐｒａｃｔｉｃａｌ　ａｐｐｌｉ—　ｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｃｏｌｏｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２００１，２６（６）：４１８　—４２７．　［１０］Ｍｏｒｏｎｅｙ　Ｎ，Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ，Ｈｕｎｔ　Ｒ　Ｗ　Ｇ，ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　ＣＩＥＣ—　ＡＭ０２　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＳ＆Ｔ／　ＳＩＤ　Ｔｅｎｔｈ　Ｃｏｌｏｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］．２００２：２３～２７．　『１１］　Ｃｈａｌｍｅｒｓ　Ａ　Ｎ，Ｓｏｈｉｃ　Ｓ，Ｊａｍｍａｌａｍａｄａｋａ　Ｒ．Ａ　ｃａｓｅ　ｆｏｒ　ａ　ＣＩＥＣＡＭ０２　ｃｏｌｏｕｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｓｐａｃｅ［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＡＩＣ　Ｃｏｌｏｕｒ　０５—１０　Ｃｏｎｇｒｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｌｏｕｒ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ［Ｃ］．２００７：２４７—２５０．　［１２］　宦晖，李为，赵达尊．用色分辨椭圆检验ＣＩＥＣＡＭ　９７ｓ色　表模型中颜色空间的均匀性［Ｊ］．照明工程学报，２０００，　ｌ７（３）：２４—２６．　［１３］宦晖，李为，赵达尊．在ＣＩＥＣＡＭ　９７ｓ中建立均匀颜色空　间［Ｊ］．自然科学进展，２００１，１１（４）：４ｏ４—４０８．　［１４］　柴冰华，赵达尊，廖宁放，等．色貌模型的人工神经网络　方法的研究［Ｊ］．光学技术，２００５，３１（１）：１２７—１２９．　［１５］刘真，孟凡亚，解娴婷．ＣＩＥＣＡＭ０２色貌模型的视觉均匀　性分析与模型优化［Ｊ］．影像科学与光化学，２００９，２７　（２）：１２８—１３４．　［１６］　Ａｋｙｔｉｚ　Ａ　Ｏ，Ｒｅｉｎｈａｒｄ　Ｅ．Ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｉｎ　ｈｉｇｈ・ｄｙｎａｍｉｃ・　ｒａｎｇｅ　ｉｍａｇｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｉｍａｇｉｎｇ，２００６，１５　（３）：１—１２．　［１７］廉玉生．利用中国颜色体系数据集对色貌模型的研究　［Ｄ］．郑州：解放军信息工程大学，２００７．　［１８］　Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ，Ｊｏｈｎｓｏｎ　Ｇ　Ｍ．ｉＣＡＭ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｆｏｒ　ｉｍａｇｅ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ，ａｎｄ　ｑｕａｌｉｔｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃ—　ｔｒｏｎｉｃ　Ｉｍａｇｉｎｇ，２００４，１３（１）：１２６—１３８．　［１９］　Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ，Ｊｏｈｎｓｏｎ　Ｇ　Ｍ．Ｍｅｅｔ　ｉＣＡＭ：Ａ　ｎｅｘｔ—ｇｅｎｒａｔｉｏｎ　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌ［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＳ＆Ｔ／ＳＩＤ　１０　Ｃｏｌｏｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］．２００２：３３—３８．　［２０］　Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ，Ｊｏｈｎｓｏｎ　Ｇ　Ｍ．Ｉｍａｇｅ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＳＰＩＥ／ＩＳ＆Ｔ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｃｏｎ—　ｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］．２００３：１４９—１６０．　［２１］　Ｋｕａｎｇ　Ｊ　Ｔ，Ｆａｉｒｃｈｉｌｄ　Ｍ　Ｄ．ｉＣＡＭ０６，ＨＤＲ，ａｎｄ　ｉｍａｇｅ印・　ｐｅａｒａｎｃｅ［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＳ＆Ｔ／ＳＩＤ　１５　Ｃｏｌｏｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］．２００７：２４９—２５４．　［２２］　刘红芳，赵秀萍，金洪勇．图像色貌模型的研究及应用　［Ｊ］．包装工程，２００８，２９（６）：５８—６０．　［２３］　蔡圣燕．基于ｉＣＡＭ和实时颜色转换方式对ＩＣＣ色彩管　理机制的改进［Ｄ］．郑州：解放军信息工程大学，２００６．　口