HPMINDE映射算法分析和评价

研究生课程（论文类）试题2013/2014学年第二学期课程名称：图像复制过程控制课程代码：20000038论文题目：HPMINDE映射算法分析和评价学生姓名：刘攀专业﹑学号：印刷光学132342091学院：出版印刷与艺术设计学院课程（论文）成绩：课程（论文）评分依据（必填）：1、成绩分两部分，笔试部分占25%，实验部分75%，实验部分包括程序及实验输出结果以及参考文献，。2、实验部分评分依据（1）目标明确，所编程序可正确解决目标问题。（2）试验路径可行（3）有实验结果任课教师签字：日期：年月日课程（论文）题目：HPMINDE映射算法分析和评价HPMINDE映射算法分析和评价摘要：针对CIE推荐的最小色差（HPMINDE）色域映射算法，首先分析它的理论基础和算法特点，从数学的角度推论映射效果；然后选取多幅特征图像进行色域映射主观实验，验证其映射效果，并对其进行应用性评价。主观实验表明，HPMINDE算法的实际效果符合其理论分析。对于适用图像，HPMINDE算法以色差大小来衡量映射精度表现，较为适用于注重色彩的图像，能很大程度地保持图像的饱和度。1.引言色域是指设备、图像或色彩空间所能表示的颜色集合。输入、输出设备的色域存在显著差异，在多个设备间保持图像颜色的一致就必须进行色域匹配，既要将图像色域中的颜色全部映射进设备色域，又要尽量保持原始彩图的视觉效果。因此色域匹配是色彩输入输出系统中的一项核心运算。作为色彩管理[1][2]的关键步骤，色域映射[3][4]一直是众多专家学者研究的热点，现在的色域映射算法[5][6][7][8][9]种类繁多，在高端专业的应用场合可以根据需要从中挑选最佳的映射方法，但是对于一般场合则很难统一出一种适用于大多数图像的方法。针对这种情况，CIE推荐了最小色差（HPMINDE）和SGCK两种色域映射算法[10]，可以解决一般图像的超色域问题，其中最小色差（HPMINDE）原理简单，操作方便，适用性广泛，成为色彩管理过程中的首选方案之一。本文就是主要针对最小色差（HPMINDE）的原理和应用展开分析和研究。首先分析它的理论基础和算法特点，从数学的角度推论映射效果；然后选取多幅特征图像进行色域映射主观实验，验证其映射效果，并对其进行应用性评价。通过客观分析和主观评价，更加深入地了解最小色差（HPMINDE）色域映射算法的操作过程和实现效果。2.HPMINDE算法理论2.1HPMINDE理论基础HPMINDE算法是色域裁切[3]的一种，针对超色域问题，它把色域外的颜色全部裁切到目标色域边界上，而将色域内的颜色直接原样输出，其数学表达式可以表示为式2-1：Poutput={Dboundary，𝑃𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡∈𝑂𝑏𝑢𝑡𝑃𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡∉D𝑃input，𝑃𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡∈𝑂and𝑃𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡∈D（2-1）其中，Poutput，Pinput分别表示映射后颜色和输入颜色，O，D表示源色域和目标色域，Dboundary表示通过一定准则f映射到目标色域边界。图2.1显示的是色域裁切的映射函数，从中可以看出，源色域中位于目标色域之外的颜色映射到目标色域的边缘，而位于目标色域之内的颜色保持不变，这种方法是通过牺牲目标色域外部颜色信息而保证目标色域内部色域信息的映射策略，可以很大程度的保持颜色色彩和饱和度。图2.1色域裁切映射函数HPMINDE算法将超色域的颜色映射到目标色域边界上，它的映射原则f是保证映射前后颜色的色差值最小，色度学中定义色差是两种颜色给人眼视觉色彩感觉差别的度量，所以从图像复制精度中衡量原稿颜色与再现颜色之间色差大小的角度衡量，HPMINDE算法是一种较好的色域映射算法，经该算法映射后得到的颜色与源颜色之间的色差最小，同时也能保证映射颜色与源颜色色相上的一致性。如图2.2所示是三种不同映射准则的色域映射方法，在色度图上色差表现为欧几里得距离，可以看到最小色差法映射后两颜色之间的几何距离最短，即色差最小。图2.2最小色差算法图示HPMINDE算法以色差最小为准则来保证映射颜色一致性，对于单一刺激（色块）可以有比较好的效果，但是当待映射源为图像这样的复杂刺激时，由于图像包含颜色、清晰度、阶调、细微层次等多种特征，图像像素之间会产生相互影响，简单以色差最小为原则来映射图像，会造成映射后的图像质量不佳。如图2.3如示是HPMINDE算法影响图像质量的简单示意图。图2.3HPMINDE算法误差分析如图可以看出，蓝色阴影部分在目标色域外面，以HPMINDE算法映射这部分颜色会导致源图像中不同颜色点被映射到目标设备色域边界上的同一点D点上，很明显，这样会使源图像该区域颜色在映射过程中丢失很多，导致图像在该区域内损失很多细节层次，使得这部分区域产生模糊现象和光晕噪声现象。2.2HPMINDE算法分析HPMINDE算法属于逐点映射方法，对于每一个待映射颜色点P，首先判断它在目标色域Ω的位置（在色域内还是色域外），然后根据情况进行映射输出。本文借用SMGBD算法描述色域边界，HPMINDE映射算法的具体步骤如下：（1）根据P色相角计算等色相面，然后结合GBD矩阵计算相应的Lgb线色域边界，如图2.4是P（C，L）的等色相面二维坐标图，maxL和minL分别为最大和最小亮度值，其中的折线段为Lgb线；（2）判断P∈Ω，还是P∉Ω；P（C，L）和亮度中心点（0，（maxL+minL）/2）两点可以确定一条直线line，line与Lgb线交于一点（C’，L’），分别计算P和交点与亮度中心点的距离D、D’，如果D=D’，说明P∈Ω，则直接输出P，否则P∉Ω，继续下一步；（3）过P作Lgb线的垂线，垂足点P’的Lab值即为色域映射后的色度值。P在色域外的位置有两种情况，可以用line与Lgb线的交点来反应这两种情况：a.交点在某一Lgb线段内；b.交点正好是某一GBD点。对于情况a垂足点P’仍在Lgb线段内，可以直接作为映射点输出，对于b情况垂足点P’在Lgb线段延长线上，即仍然位于色域外，此时直接将对应的GBD交点作为映射后的点。图2.4HPMINDE二维坐标原理图3.HPMINDE算法映射实验本文色域映射目的色域选择hpz3200打印机色域，测试图选择4幅标准图进行实验。实验结果图对比如下显示：图3.1HPMINDE算法测试图对比对测试结果进行主观评价，第一组测试图属于比较单一的图像刺激，其中大部分都是色块或色条，结果图中可以看到HPMINDE算法对于这类图的映射结果是色彩饱和度降低，但是整体效果比较理想；第二组测试图属于侧重色彩的图像刺激，可以看到原图中色彩丰富鲜艳，对于这类图像HPMINDE算法降低了图像饱和度，使得图像色彩比较暗淡，但是整体效果偏差不大；第三图和第四组图像侧重细节层次，使用HPMINDE算法将使图像丢失许多细节信息，从第三组结果图中可以看到白色钮扣状物体上的出现模糊现象，不如原来的污泥痕迹明显，第四组中左边鹦鹉脸部白色部分上的细节明显丢失，右边鹦鹉嘴部上的纹理在映射后也丢掉了，从这两组映射效果中可以看出HPMINDE算法的缺陷。实验证明，HPMINDE算法保留色域内的信息而将超色域信息进行裁剪，这样做能够保证色域内颜色的准确复制，并且使得超色域的颜色饱和度尽可能得保留，以色差最小为原则也可以保证映射前后的颜色给人眼的视觉差别最小。但是将超色域部分直接裁剪会使图像信息大量丢失，从而产生颜色层次细节的并级现象，使得图像的一些重要的纹理细节变得模糊不清晰，这会给图像质量带来很大的影响。4.结论经过理论推导和实验分析，可以看出对于注重色彩，或者比较简单单一的图像刺激，HPMINDE算法映射效果比较好，比较适用，对于注重细节层次的图像，经过HPMINDE算法映射后会出现模糊现象，给图像复制质量带来很大的影响。5.参考文献[1]刘武辉.印刷色彩管理[M].化学工业出版社,2011.[2]王义峰.色彩管理若干关键技术研究[D].西安：西安电子科技大学.2008.[3]陈谊,姚海根,冷高亮.彩色复制中色域映射算法研究现状[J].仪器仪表学报,2006,27（6）[4]黄庆梅,赵达尊.不同色域映射算法视觉效果的一种评价方法[J].北京理工大学学报,2003,23(4).[5]XiandouZhang,HaisongXu.Anadaptivelyspatialcolorgamutmappingalgorithm[J].Chineseopticsletters,2009,7(9).[6]JanMorovic,M.RonnierLuo.EvaluatingGamutMappingAlgorithmsforUniversalApplicability[J].Colorresearchandapplication,2001,26(1).[7]GustavJ.BraunandMarkD.Fairchild.GamutMappingforPictorialImages[J].MunsellColorScienceLaboratoryCenterforImagingScienceRochesterInstituteofTechnologyRochester,NewYork.[8]GustavJ.BraunandMarkD.Fairchild.General-PurposeGamut-MappingAlgorithms:EvaluationofContrastPreservingRescalingFunctionsforColorGamutMapping[J].MunsellColorScienceLaboratoryChesterF.CarlsonCenterforImagingScienceRochesterInstituteofTechnologyRochester,NewYork.[9]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(自然科学版)，2006,33（6）.[10]CIETECHNICALREPORT,GUIDELINESFORTHEEVALUATIONOFGAMUTMAPPINGALGORITHMS.