色域计算
色域的名词解释
色域的名词解释色域，是指色彩呈现范围的概念，也称为色彩空间或色域空间。
在艺术、设计和摄影等领域中，色域是一个非常关键的概念。
了解色域对于正确理解和使用色彩至关重要。
一、色域的定义和原理色域是指在特定的条件下，一个设备（如显示器、打印机）或者一个色彩空间（如RGB、CMYK）能够呈现的全部颜色的范围。
色域通常以三维空间表示，包括红、绿、蓝三个通道。
不同的颜色设备具有不同的色域。
例如，电脑上的显示器具有一定的色域范围，打印机具有另一种色域范围。
通过合适的软件和硬件设备，可以将图像或者设计在不同的色域之间转换。
二、常见的色域定义1. RGB色域RGB色域基于红、绿、蓝三原色，是光的三原色，常用于显示器和数字摄影。
它的色域范围相对较广，能够呈现出大部分的自然色彩。
2. CMYK色域CMYK色域基于青、品红、黄、黑四个通道，是印刷色彩空间。
相比于RGB色域，CMYK的色域范围较窄，无法呈现出一些鲜艳的颜色，尤其是亮蓝和亮绿等。
3. Lab色域Lab色域是基于人眼对颜色的感知而设计的色彩空间，包括明度（L）和两个颜色通道a和b。
Lab色域的特点是无损失地表示所有可见颜色，并且可以进行跨色域的转换。
4. P3色域P3色域是苹果公司提出的一种广色域色彩标准，基于RGB色彩通道。
P3色域扩展了sRGB色域，在显示器或移动设备上能够呈现更丰富、更鲜艳的颜色。
三、色域的应用1. 图像处理和摄影在图像处理和摄影中，了解和应用色域的知识是至关重要的。
摄影师可以通过了解相机的色域以及后期处理中的颜色管理，来确保所拍摄的图像能够准确地呈现出真实的色彩。
2. 设计和艺术对于设计师和艺术家来说，色域也是一个至关重要的概念。
他们需要考虑到不同的输入设备和输出设备之间的色域差异，以确保设计作品在不同环境下的色彩表现一致。
3. 印刷和打印对于印刷和打印行业而言，了解色域的概念非常重要。
设计师需要将RGB色彩空间转换为CMYK色彩空间，以确保在打印过程中能够准确地呈现出设计作品的色彩。
显示行业的色域参数
Wechat .对色度图的理解：feiyun0417sunqibing色度图上看色域在色度图中，闭合曲线所包围的区域叫色域(gamut)。
色域应该是指由三维的颜色空间所包围的一个区域，但在CIE1931色度图上用两维空间表示。
在显示设备中色域是指显示设备所能显备中，色域是指显示设备所能显示的所有颜色的集合。
对于不能由显示设备发出的红、绿和蓝三种光混合而成的颜色就显示不种光混合而成的颜色，就显示不出来。
图片编码用的色域若与输出设备色域不一致，且不做调整，就容易出现颜色失真。
Wechat：feiyun0417 .对色度图的理解利用CIE色度图可以表示各种颜色的色域，如图所示。
在色度图上，白光区域以外的其他部分代表不同的颜色。
有一种区表不同的颜色有一种区分颜色的方法就是把色度图上的所有颜色分成23个区域，在每一个区域中，区域在每个区域中颜色差别不大。
利用它可以大致判断某种颜色在色度图上的坐标范围。
度图上的坐标范围Wechat：feiyun0417 .对色度图的理解.相关计算Wechat ：feiyun04173）色域的计算公式Gamut = A LCD /A 基准* 100%其中A LCD 表示被测LCD 三基色所能表达出来的颜色范围（三角形的面积），A 基准表示所采用的标准三基色三角形的面积NTSC1953，简化的公式Gamut=100*[(Rx-Bx)*(Gy-By)-(Gx-Bx)*(Ry-By)]/0.1582=3161*[(Rx-Bx)*(Gy-By)-(Gx-Bx)*(Ry-By)]316.1[(Rx Bx)(Gy By)(Gx Bx)(Ry By)] 72% NTSC ≈100% sRGB 一般色域高于72% NTSC 般色域高于%SC 的就称之为广色域显示器附录Wechat ：feiyun0417NTSC 1953色域1953年，美国国家电视标准委员会（National Television System Committee ）基于CIE 1931色度图制定了NTSC 标准，NTSC 色域从此诞生，该标准采用C 光源（对应白位色温）色域的历史和现状为CIII ，色温6766K ）。
色域概述
3
色域概述
--> 光的三原色
三基色是这样的三种颜色，它们相互独立，其中任一色均不能由其它二 色混合产生。它们又是完备的，即所有其它颜色都可以由三基色按不同的比例 组合而得到。有两种基色系统，一种是加色系统，其基色是红、绿、蓝；另一 种是减色系统，其三基色是黄、青、紫（或品红）。不同比例的三基色光相加 得到彩色称为相加混色，其规律为： 红＋绿＝黄 红＋蓝＝紫 蓝＋绿＝青 红＋蓝＋绿＝白 用C代表一种颜色，（R）、（G）、（B）表示红、绿、蓝三基色，则：
注：1.当测量点的实际色度值在线上（a点）时，此时色度值随膜厚的增加其y值是不变的； 2.当测量点的实际色度值在线的上方（b点）时，此时色度值随膜厚的增加其y值是减小的； 3.当测量点的实际色度值在线的下方（c点）时，此时色度值随膜厚的增加其y值是增加的；
10
R
：物体表面反射性能
各光源的相对分光分布
XYZ表色系中的等色函数
对象颜色的函数
色域概述
--> 色度坐标
在理论上，为了定量地表示颜色，采用色度坐标
x
X X Y Z
y
Y X Y Z
z
Z X Y Z
x y z 1
x、y、z分别是红、绿、蓝三种颜色的比例系数， 所有的光谱色在色坐标上为一马蹄形曲线，该图称为 CIE1931色坐标。在图中红（R）、绿（G）、蓝（B）三基 色的色度坐标点为顶点，围成的三角形内的所有颜色的所有 颜色可以由三基色按一定的量匹配而成。 国际照委会制定的CIE1931色度图如右图。色度图中 的弧形曲线上的各点是光谱上的各种颜色即光谱轨迹，是光 谱各种颜色的色度坐标。红色波段在图的右下部，绿色波段 在左上角，蓝紫色波段在图的左下部。图下方的直线部分， 即连接400nm和700nm的直线，是光谱上所没有的、由紫 到红的系列。靠近图中心的C是白色，相当于中午阳光的光 色，其色度坐标为x＝0．3101，y＝0．3162。
显示器重要指标“色域”详解
显示器重要指标“色域”详解相信很多人在购买显示器的时候都会参考其各种各样的参数数值，像面板、显示屏尺寸、分辨率、接口等等，而其中一项是大家需要注意但相信真正了解却不多的。
那就是色域。
看显示器一般通用的色域主要有三个，分别为：sRGB、NTSC和Adobe RGB。
那么他们到底是什么呢?有什么重要?我们今天就来给大家讲一讲：色域是什么?首先，我们需要搞清楚色域到底是个什么概念。
用官方的话来讲：色域是对一种颜色进行编码的方法，也指一个技术系统能够产生的颜色的总和。
在计算机图形处理中，色域是颜色的某个完全的子集。
颜色子集最常见的应用是用来精确地代表一种给定的情况。
例如一个给定的色空间或是某个输出装置的呈色范围。
其实，用我们自己的理解来看，色域就是指某种设备(比如屏幕显示设备、打印机或印刷设备等)所能表达的颜色数量所构成的范围区域，在现实世界中自然界中可见光谱的颜色组成了最大的色域空间，该色域空间中包含了人眼所能见到的所有颜色。
与色域相伴随的，还有色彩空间，这两个概念一般都是相伴出现。
色彩空间的是指某种显示设备能表现的各种色彩数量的集合，色彩空间越广阔、能显示的色彩种类就越多，色域范围也就越大。
不过，即便这样也是很难让人们轻易的理解色域是什么，所以CIE 国际照明协会制定了一个用于描述色域的方法：CIE-xy色度图。
在这个坐标系中，各种显示设备能表现的色域范围用RGB三点连线组成的三角形区域来表示，三角形的面积越大，就表示这种显示设备的色域范围越大。
对于我们购买显示器用户来说，不需要看这么多色域标准，我们只需要记住其中的三个标准即可，那就是sRGB、Adobe RGB以及NTSC。
相信购买过显示器的朋友一定见过它们，下面我们就重点介绍一下他们的概念及关系。
选择显示器需要注意的三个色域值：sRGB、Adobe RGB以及NTSC以及三者关系sRGB(standard Red Green Blue)是由微软联合爱普生、惠普等影像巨擎共同开发的一种彩色语言协议，它提供一种标准方法来定义色彩，让显示、打印和扫描等各种计算机外部设备与应用软件对于色彩有一个共通的语言。
屏幕色域测试方法
屏幕色域测试方法引言：在现代科技中，屏幕色彩的显示已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是电视、电脑、手机还是其他设备，都需要准确地显示出丰富的色彩。
而屏幕色域测试方法就是用于评估屏幕的色彩表现能力的一种工具。
本文将介绍一些常用的屏幕色域测试方法，以帮助读者更好地了解和选择屏幕设备。
一、色域的概念色域是指某个特定设备能够表现的颜色范围。
它通常由三个基本色彩（红、绿、蓝）的组合来表示。
色域越大，表示设备能够显示的颜色范围越广，色彩呈现更加逼真。
对于专业的图像处理、设计以及影视制作等领域，对于屏幕色域的要求更高。
二、常用的屏幕色域测试方法1. 色域图测试法色域图是一种直观展示设备色域的图形。
常见的色域图包括色彩三角、色彩立方等。
通过观察色域图上不同颜色的表现，可以初步评估设备的色彩表现能力。
这种测试方法简单直观，适合普通用户使用。
2. 色差测试法色差是指屏幕显示的颜色与真实颜色之间的差异。
通过使用色差计或者专业的色彩管理软件，可以测量屏幕的色差数值，进而了解设备的色彩表现能力。
这种方法适合专业人士进行精确的色彩评估。
3. 色彩校准测试法色彩校准是指通过调整屏幕的参数，使其能够更准确地显示颜色。
常见的色彩校准方法包括使用硬件校准仪器或者软件校准工具。
通过进行色彩校准，可以使屏幕的色彩表现更加准确、真实。
4. 专业测试设备法除了上述常用的测试方法外，还有一些专业的测试设备可以用于评估屏幕的色彩表现能力。
例如，光谱分析仪、光度计等。
这些设备能够提供更为精确的测量结果，适用于对色彩要求极高的专业领域。
三、选择合适的测试方法选择合适的屏幕色域测试方法，需要根据实际需求和使用场景来决定。
对于一般用户来说，色域图测试法是最简单直观的选择；而对于专业人士来说，可以结合色差测试法、色彩校准测试法以及专业测试设备法，以获取更为精确的色彩评估结果。
四、总结屏幕色域测试方法是评估设备色彩表现能力的重要工具。
通过选择合适的测试方法，可以准确地了解屏幕的色彩表现能力，从而选择适合自己需求的屏幕设备。
普通LCD显示器色域边界的准确计算
第４０卷㊀第１期２０１９年１月发㊀光㊀学㊀报ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＵＭＩＮＥＳＣＥＮＣＥＶｏｌ ４０Ｎｏ １Ｊａｎ.ꎬ２０１９㊀㊀收稿日期:２０１８￣０３￣２２ꎻ修订日期:２０１８￣０７￣０９㊀㊀基金项目:山东省自然科学基金(ＺＲ２０１７ＬＦ０２７)ꎻ山东省高等学校科技计划(Ｊ１７ＫＡ１７８)ꎻ山东省重点研发计划(２０１８ＧＧＸ１０６００９)ꎻ上海理工大学科技发展项目(２０１８ＫＪＦＺ０２３)资助ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ(ＺＲ２０１７ＬＦ０２７)ꎻＰｒｏｊｅｃｔｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅＨｉｇｈｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｏｇｒａｍ(Ｊ１７ＫＡ１７８)ꎻＫｅｙＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ(２０１８ＧＧＸ１０６００９)ꎻＴｅｃｈ￣ｎｏｌｏｇｙＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｊｅｃｔｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ(２０１８ＫＪＦＺ０２３)文章编号:１０００￣７０３２(２０１９)０１￣０１３０￣０７普通ＬＣＤ显示器色域边界的准确计算张建青１∗ꎬ姜中敏２ꎬ黄清明１ꎬ吴光远３(１.上海健康医学院医学影像学院ꎬ上海㊀２０１３０８ꎻ㊀２.上海理工大学出版印刷与艺术设计学院ꎬ上海㊀２０００９３ꎻ３.齐鲁工业大学(山东省科学院)印刷与包装工程学院ꎬ山东济南㊀２５０３５３)摘要:目前针对普通ＬＣＤ显示器色域边界计算的研究较少ꎬ本文耦合迭代求解法和反向特征化计算方法提出一种准确快速计算普通ＬＣＤ显示屏色域边界点的方法ꎮ其中的反向特征化计算方法是:利用ＧＯＧ模型初步计算已知颜色点的近似输入值ꎬ然后利用正向特征化模型㊁原色的主刺激值与设备输入值的函数关系ꎬ采用逐步逼近法计算颜色点对应的输入值ＲＧＢꎮ计算步骤为:首先确定迭代计算初始值ꎬ迭代计算任意色相面上任意仰角上的颜色的ＸＹＺꎻ然后计算ＸＹＺ值对应的输入值ＲＧＢꎻ最后ꎬ以ＲＧＢ来判断颜色点是否在色域边界上ꎮ实验结果表明ꎬ与ＳＭＧＢＤ相比ꎬ本算法无需插值计算ꎬ需要的样本少ꎬ其计算结果比ＳＭＧＢＤ更能满足实际需求ꎮ关㊀键㊀词:普通ＬＣＤ显示器ꎻ色域边界ꎻ反向计算模型中图分类号:Ｏ４３２.３㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀ＤＯＩ:１０.３７８８/ｆｇｘｂ２０１９４００１.０１３０ＡｃｃｕｒａｔｅＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆＣｏｌｏｒＧａｍｕｔＢｏｕｎｄａｒｙｏｆＮｏｒｍａｌＬＣＤＤｉｓｐｌａｙＳｃｒｅｅｎＺＨＡＮＧＪｉａｎ￣ｑｉｎｇ１∗ꎬＪＩＡＮＧＺｈｏｎｇ￣ｍｉｎ２ꎬＨＵＡＮＧＱｉｎｇ￣ｍｉｎｇ１ꎬＷＵＧｕａｎｇ￣ｙｕａｎ３(１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｉｎｇꎬＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｅｄｉｃｉｎｅ＆ＨｅａｌｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＳｈａｎｇｈａｉ２０１３０８ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＡｒｔＤｅｓｉｇｎꎬＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＳｈａｎｇｈａｉ２０００９３ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｒｉｎｔｉｎｇａｎｄＰａｃｋａｇｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＱｉｌｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ(ＳｈａｎｄｏｎｇＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ)ꎬＪｉ ｎａｎ２５０３５３ꎬＣｈｉｎａ)∗ＣｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇＡｕｔｈｏｒꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｚｈａｎｇｊｑ＠ｓｕｍｈｓ.ｅｄｕ.ｃｎＡｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｒｅｉｓｌｅｓｓｓｔｕｄｙｆｏｒｏｒｄｉｎａｒｙＬＣＤｄｉｓｐｌａｙｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ.ＩｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｑｕｉｃｋｌｙａｃｑｕｉｒｅｔｈｅｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｏｆａｎｏｒｄｉｎａｒｙＬＣＤｄｉｓｐｌａｙｓｃｒｅｅｎꎬａｎｏｖｅｌｃａｌ￣ｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｃｏｕｐｌｅｄｉｔｅｒａｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｉｎｖｅｒｓｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｔｈｅｒｅｖｅｒｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓ:ｆｉｒｓｔꎬｔｈｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｉｎｐｕｔｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｋｎｏｗｎＸＹＺｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｕｓｉｎｇＧＯＧｍｏｄｅｌꎬａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｉｎｐｕｔｖａｌｕｅＲＧＢｏｆｋｎｏｗｎＸＹＺｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄꎬａｐｏｓｉｔｉｖｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍａｉｎｓｔｉｍｕｌｕｓａｎｄｐｒｉｍａｒｙｉｎｐｕｔｖａｌｕｅｗｅｒｅａｄｏｐｔｅｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｃａｌｃｕ￣ｌａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｔｅｐｓａｒｅ:ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅｏｆｉｔｅｒａｔｉｖｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｉｓａｐｐｏｉｎｔｅｄｆｉｒｓｔｌｙꎬｔｈｅｎＸＹＺｏｆｃｏｌｏｒｐｏｉｎｔｗｈｉｃｈｂｅｌｏｎｇｓｔｏａｎｙｅｌｅｖａｔｉｏｎａｎｇｌｅｏｎａｎｙｈｕｅｓｕｒｆａｃｅｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｉｔｅｒａｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ.ＴｈｅｎｔｈｅｄｅｖｉｃｅｖａｌｕｅＲＧＢｏｆｔｈｅＸＹＺｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ.ＬａｓｔｌｙꎬｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｃｏｌｏｒｐｏｉｎｔｌｏｃａｔｅｄｏｎｔｈｅｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｖａｌｕｅｓｏｆＲＧＢ.Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｑｕｉｒｅｓｆｅｗｅｒｓａｍｐｌｅｓａｎｄｌｅｓｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｔｉｍｅꎬａｎｄｉｔｓｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｃａｎ㊀第１期张建青ꎬ等:普通ＬＣＤ显示器色域边界的准确计算１３１㊀ｂｅｔｔｅｒｍｅｅｔｔｈｅａｃｔｕａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｔｈａｎＳＭＧＢＤ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｗｅｌｌｃａｌ￣ｃｕｌａｔｅｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｏｆｏｒｄｉｎａｒｙＬＣＤｓｃｒｅｅｎ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｏｒｄｉｎａｒｙＬＣＤｄｉｓｐｌａｙｓｃｒｅｅｎꎻｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙꎻｉｎｖｅｒｓｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ１㊀引㊀㊀言设备色域范围是设备的重要参数之一ꎬ准确㊁快速地计算设备色域边界ꎬ对于描述设备色域范围以及进行色域映射计算具有重要的意义ꎮ在显示设备还是ＣＲＴ时代ꎬ显示器具有较好的色品恒定性和通道可加性ꎬ仅需要一个简单的线性模型和图像灰度校正就可以完成显示设备的色域描述ꎬ因此ꎬ已有的研究色域的文献主要是针对打印机或摄像机的色域展开研究的ꎮ但目前的显示设备基本都采用了ＬＣＤꎬ专业级的ＬＣＤ显示器其色品恒定性和通道可加性较好ꎬ但普通ＬＣＤ显示器其色品恒定性和通道可加性通常都较差ꎬ已有的描述显示设备色域边界的方法不一定适合普通ＬＣＤꎬ因此就有必要针对普通ＬＣＤ显示设备展开色域描述研究ꎮ显示设备的色域是指显示设备能够再现的颜色范围ꎬ其色域边界是指颜色范围的最外围ꎻ在设备相关色空间中ꎬＲＧＢ三基色显示设备的色域是正方体ꎬ色域的边界是这个正方体的外表面ꎮ对于外表面上的任一颜色ꎬ某一个或多个设备驱动值应为最大值或最小值ꎬ比如对于８位颜色位深的显示器ꎬ其某一个通道的驱动值为０或２５５ꎮ因此ꎬ在设备相关色空间中ꎬ色域边界非常容易判断ꎬ只要表示颜色的具体数据(ＲꎬＧꎬＢ)中有０或２５５ꎬ该颜色点就属于色域边界点ꎮ学者们的研究结果表明[１￣４]ꎬ设备相关色空间中的色域边界点转换到设备无关色空间中时ꎬ仍然是设备色域的边界点ꎮ在设备无关色空间中ꎬ设备色域的形状是不规则的多面体ꎬ无法直接根据其具体的色度值ꎬ比如ＣＩＥＸＹＺ值或ＣＩＥＬａ∗ｂ∗值来判断其是否为边界点ꎬ需要借助于算法或模型来实现设备边界的描述ꎮ目前在设备无关色空间中描述设备色域边界的方法可以分为两类:基于设备的特征化模型进行计算的方法和实际测量获取离散数据并结合插值运算来计算色域边界点的方法ꎮ前一种方法借助于设备的特征化模型ꎬ通过设备输入值来判断色域边界点[１￣５]ꎮ对于符合色品恒定㊁通道可加的显示设备ꎬ该方法首先根据显示器呈色原理构建显示设备的特征化模型ꎬ然后反向计算已知色度值所对应的设备输入值(ＲꎬＧꎬＢ)ꎬ最后根据设备输入值中是否包含最大值２５５或最小值０来判断该颜色点是否为色域边界点[４￣５]ꎮ普通ＬＣＤ显示器由于色品恒定性和通道可加性都较差ꎬ无法采用目前已有的这类方法实现设备色域边界的提取ꎮ第二类方法是通用的方法ꎬ适合对所有的设备以及图像进行色域描述ꎬ通过在色域的边界上选取一些典型点的方式描述其色域边界ꎮ这类方法需要采集大量的样本点ꎬ且需要通过插值计算来得到色域边界点[６￣１２]ꎬ国际照明委员会(ＣＩＥ)推荐的局部最大值色域边界描述算法(ＳＭＧ￣ＢＤ)[６￣７]就属于这类方法ꎮ众多的研究者在ＳＭＧ￣ＢＤ的基础上ꎬ提出了多种优化算法[１２￣１４]ꎮ但ＳＭＧＢＤ法主要利用插值方法计算色域的边界点ꎬ插值计算误差较大ꎬ且需要测量存储大量数据ꎮ刘浩学等[１５]的研究成果表明液晶显示器(ＬｉｑｕｉｄｃｒｙｓｔａｌｄｉｓｐｌａｙꎬＬＣＤ)的通道可加性较好ꎬ可采用单通道输入值对应的色度值或光谱值相加计算得到混合通道的色度值或光谱值ꎻ宋超[４]等基于ＧＯＧ(Ｇａｉｎ￣ｏｆｆｓｅｔ￣ｇａｍｍａ)模型ꎬ提出一种快速计算ＬＥＤ显示设备色域边界的方法ꎬ该方法采用牛顿迭代法逼近边界点ꎬ但该方法仅适用于具有良好的色品恒定性和通道可加行的显示设备ꎬ大部分普通商用ＬＣＤ的色品恒定性较差ꎬ无法采用宋超等提出的方案实现对其色域边界的描述ꎮ本文提出了显示设备反向特征化计算方法ꎬ并结合牛顿迭代法[３￣４]构建了一种准确描述普通商用的ＬＣＤ显示设备色域边界的方法ꎮ其中的反向特征化计算方法是:结合ＧＯＧ模型ꎬ正向特征化模型ꎬ根据原色的主刺激值与设备输入值的函数关系ꎬ反向计算颜色点对应的设备输入值ꎬ利用输入值来判断该颜色是否为色域边界点ꎮ本文的正向特征化模型选择假设色品变化的分段线性插值(Ｐｉｅｃｅｗｉｓｅｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎａｓｓｕｍｉｎｇｖａｒｉａ￣ｂｌｅｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓꎬＰＬＶＣ)模型[１６]ꎮ１３２㊀发㊀㊀光㊀㊀学㊀㊀报第４０卷２㊀准确计算色域边界点的方法本计算方法的思路是:在球坐标中ꎬ首先指定任意需要计算边界点的色相角α和仰角θꎬ迭代计算球半径ｒꎻ然后计算球坐标(αꎬθꎬｒ)值对应的ＣＩＥＸＹＺ值ꎻ由主刺激值变化函数和正向特征化模型构建反向计算模型ꎬ计算ＸＹＺ值对应的设备输入值ＲＧＢꎻ由Ｒ㊁Ｇ㊁Ｂ的值来判断ＸＹＺ是否为色域边界点ꎮ２.１㊀算法的计算流程准确计算ＬＣＤ显示器色域的边界点的流程如图１所示ꎬ具体步骤为:第一步:首先确定迭代的初始最大值和最小值ꎬ以球心的ｒ值为迭代初始的最小值ꎬ即γｍｉｎ＝０ꎬ假设(Ｌꎬａ∗ꎬｂ∗)的值都取最大值ꎬ计算迭代初始的最大值γｍａｘ:γｍａｘ＝ａ２＋ｂ２＋Ｌ２＝１２８２＋１２８２＋５０２＝１８８.(１)㊀㊀第二步:迭代计算ｒ值ꎬ计算方法如式(２)所示:ｒｋ＝(ｒｉ＿ｋ－１＋ｒｏ＿ｋ－１)/２ꎬ(２)式中ꎬ下标ｋ表示第ｋ次迭代ꎬｒｋ表示经过ｋ次迭代计算得到的球半径值ꎬｒｉ表示ｒ在色域内ꎬｒｏ表示ｒ在色域外ꎬ显然ꎬ有ｒｉ＿０＝ｒｍｉｎꎬｒｏ＿０＝ｒｍａｘꎮ第三步:由球坐标(αꎬθꎬｒｋ)值计算其对应的ＣＩＥＸＹＺ值ꎮ第四步:根据第三步得到的ＸＹＺ值ꎬ初步判断该颜色点是否在色域外ꎬ具体方法是分别比较Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ和Ｘｗ㊁Ｙｗ㊁Ｚｗ(ＸｗＹｗＺｗ是显示器白点的三刺激值)ꎬ若满足Ｘ>Ｘｗ或Ｙ>Ｙｗ或Ｚ>Ｚｗꎬ或Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ３个值中有一个值为负ꎬ则该点在色域外ꎬ令ｒｉ＿ｋ＝ｒｉ＿ｋ－１ꎬｒｏ＿ｋ＝ｒｋꎬ跳转到第二步ꎬ否则到第五步ꎮ第五步:求解ＸＹＺ值对应的设备输入值ＲＧＢꎬ若ＲꎬＧꎬＢɪ[０ꎬ２５５]ꎬ即ＲＧＢ值有效ꎬ利用ＲＧＢ值判断该颜色点是否为色域边界点ꎮ若Ｒ㊁Ｇ㊁Ｂ值中的某一个值是０或者是２５５ꎬ则该颜色点为色域边界上的点ꎬ到第六步ꎻ否则ꎬ该颜色点是色域内的点ꎬ令ｒｏ＿ｋ＝ｒｏ＿ｋ－１ꎬｒｉ＿ｋ＝ｒｋꎬ跳转到第二步ꎬ继续迭代ꎻ若Ｒ㊁Ｇ㊁Ｂɪ[０ꎬ２５５]不成立ꎬ则该点在色域外ꎬ令ｒｉ＿ｋ＝ｒｉ＿ｋ－１ꎬｒｏ＿ｋ＝ｒｋꎬ跳转到第二步ꎬ继续迭代ꎮ第六步:保存颜色点的值ꎮ读取色相角琢确定球半径r的初始最大值和最小值读取仰角兹迭代计算球半径r将(琢,兹,酌)值转换为XYZ值X＞X w‖Y>Y w‖Z>Z wZ<0‖Y<0‖X<0N计算XYZ对应的驱动值可计算得到有效的RGB值是色域边界点?Y记录色度值Y当前色相面计算完毕所有色相面计算完毕Y结束YNNNNY图１㊀计算ＬＣＤ色域边界点的算法流程图Ｆｉｇ.１㊀ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｌｏｗｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｏｆＬＣＤｄｉｓｐｌａｙｓｃｒｅｅｎ２.２㊀求解颜色点ＸＹＺ对应的设备输入值ＲＧＢＸＹＺ对应的设备输入值ＲＧＢ通过ＧＯＧ模型和ＰＬＶＣ模型来求解ꎮ首先通过ＧＯＧ模型计算ＸＹＺ对应的近似设备值ＲＧＢ０ꎻ然后ꎬ利用主刺激值和设备值之间的函数关系以及ＰＬＶＣ模型ꎬ计算ＸＹＺ对应的设备值ＲＧＢ０ꎮ２.２.１㊀原色主刺激值的确定为了确定数字输入ＲＧＢ值和其对应的三刺激值ＸＹＺ之间的变化规律ꎬ参考文献[１７]的方法ꎬ选用了多台基于红绿蓝三基色呈色的显示设备ꎬ测量其显示的色块ꎬ分析色块的数字输入值ＲＧＢ和对应的三刺激值ＸＹＺ之间的关系ꎬ可发现如下规律(以ＨＰｃｏｍｐａｄＬＥ１９０１ｗ１为例进行说明ꎬ如图２所示):(１)ＸＹＺ随着其对应的数字输入ＲＧＢ值的增大而增大ꎬ且遵循如下规律:当Ｒ值增大时ꎬＸ值显著增大ꎬＹ值也有明显增大趋势ꎬＺ值无明显变化ꎬ如图２(ａ)所示ꎻ当Ｇ值增大时ꎬＹ值显著增㊀第１期张建青ꎬ等:普通ＬＣＤ显示器色域边界的准确计算１３３㊀大ꎬＸ值也有明显增大趋势ꎬＺ值无明显变化ꎬ如图２(ｂ)所示ꎻ当Ｂ值增大时ꎬＺ值显著增大ꎬＸ和Ｙ值略有增大ꎬ如图２(ｃ)所示ꎮ这表明ꎬＺ值主要受Ｂ值影响ꎬＲ和Ｇ的值对Ｚ值影响非常小ꎬＸ值主要受Ｒ值影响ꎬＧ值对其也有影响ꎻＹ值主要受Ｇ值影响ꎬＲ值对其也有影响ꎮ(２)对于红原色而言ꎬＸ的值是最大的ꎬＹ大约是Ｘ的５０％ꎬＺ很小ꎬ如图２(ｄ)所示ꎻ对于绿原色而言ꎬＹ的值最大ꎬＸ大约是Ｙ的５０％ꎬＺ值则很小ꎬ如图２(ｅ)所示ꎻ对于蓝原色而言ꎬＺ的值最大ꎬＸ和Ｙ都很小ꎬ如图２(ｆ)所示ꎮ根据以上变化规律ꎬ本文定义ＸＲ(Ｒ原色通道的不同输入值对应的三刺激值ＸＹＺ中的Ｘ值)㊁ＹＧ(Ｇ原色通道不同输入值对应的三刺激值ＸＹＺ中的Ｙ值)和ＺＢ(Ｂ原色通道不同输入值对应的三刺激值ＸＹＺ中的Ｚ值)分别作为Ｒ㊁Ｇ和Ｂ原色通道的主刺激值ꎮ拟合Ｒ与ＸＲ㊁Ｇ与ＹＧ以及Ｂ与ＺＢ之间的关系式ꎬ可得到主刺激值的变化函数ꎮ70X /Y /Z v a l u eX Y Z806050403020100(R ,96,128)的XYZ 变化曲线（a ）120X /Y /Z v a l u eX Y Z140100806040200(96,G ,128)的XYZ 变化曲线（b ）RG120X /Y /Z v a l u eX Y Z180100806040200(96,128,B )的XYZ 变化曲线（c ）B14016070100X /Y /Z v a l u e2000300X Y Z6050403020100(R ,0,0)的XYZ 变化曲线（d ）120100X /Y /Z v a l u e 2000300X Y Z100806040200(0,G ,0)的XYZ 变化曲线（e ）RG120100X /Y /Z v a l u e2000300X Y Z180100806040200(96,128,B )的XYZ 变化曲线（f ）B1401605015025015025050图２㊀色度值中Ｘ㊁Ｙ和Ｚ值随ＨＰ显示器设备输入值变化的变化曲线ꎮ(ａ)数字输入值(Ｒꎬ９６ꎬ１２８)对应的Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ值变化曲线ꎻ(ｂ)数字输入值(９６ꎬＧꎬ１２８)对应的Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ值变化曲线ꎻ(ｃ)数字输入值(９６ꎬ１２８ꎬＢ)对应的Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ值变化曲线ꎻ(ｄ)红色通道Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ值随数字输入值(Ｒꎬ０ꎬ０)变化的曲线ꎻ(ｅ)绿色通道Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ值随数字输入值(０ꎬＧꎬ０)变化的曲线ꎻ(ｆ)蓝色通道Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ值随数字输入值(０ꎬ０ꎬＢ)变化的曲线ꎮＦｉｇ.２㊀ＴｈｅＸꎬＹꎬＺｃｕｒｖｅｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔｖａｌｕｅｓｆｏｒＨＰ.(ａ)ＴｈｅＸꎬＹａｎｄＺｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔ(Ｒꎬ９６ꎬ１２８)ｖａｌｕｅ.(ｂ)ＴｈｅＸꎬＹａｎｄＺｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔ(９６ꎬＧꎬ１２８)ｖａｌｕｅ.(ｃ)ＴｈｅＸꎬＹａｎｄＺｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔ(１２８ꎬ９６ꎬＢ)ｖａｌｕｅ.(ｄ)ＴｈｅＸꎬＹａｎｄＺｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔ(０ꎬ０ꎬＲ)ｖａｌｕｅ.(ｅ)ＴｈｅＸꎬＹａｎｄＺｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔ(０ꎬＧꎬ０)ｖａｌｕｅ.(ｆ)ＴｈｅＸꎬＹａｎｄＺｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｐｕｔ(０ꎬ０ꎬＢ)ｖａｌｕｅ.２.２.２㊀计算ＸＹＺ对应的ＲＧＢ值将ＸＹＺ值带入ＧＯＧ模型ꎬ求解初始值ＲＧＢ０ꎬ将ＲＧＢ０带入ＰＬＶＣ模型ꎬ计算出其对应的三刺激值ＸᶄＹᶄＺᶄꎻ按照下式计算ＸＹＺ和ＸᶄＹᶄＺᶄ之间的差值(ΔＸꎬΔＹꎬΔＺ):ΔＸ＝Ｘᶄ－ＸꎻΔＹ＝Ｙᶄ－ＹꎻΔＺ＝Ｚᶄ－Ｚꎮ设定计算精度阈值ꎬ如果(ΔＸꎬΔＹꎬΔＺ)小于设定的阈值ꎬ则ＲＧＢ０就是ＸＹＺ对应的ＲＧＢꎬ否则调整ＲＧＢ的值ꎮ本研究中针对ＨＰ显示器设定的阈值是(０.３５ꎬ０.３５ꎬ０.３５)ꎮ根据对图２的分析结果ꎬ确定调整ＲＧＢ的思路ꎬ即我们分别通过调整ＲＧＢ０中的Ｂ㊁Ｇ和Ｒ的值来减小Ｚ和Ｚᶄ之间㊁Ｙᶄ和Ｙ之间以及Ｘᶄ和Ｘ之间的差异ꎮ调整思路为:首先计算ΔＸ㊁ΔＹ和ΔＺ的值ꎬ确定其中最大的一个值ꎬ调整其对应的输入值ꎮ以调整Ｒ为例ꎬ说明其调整过程ꎮ如果ΔＸ>０ꎬＲ＝Ｒ－１ꎻ反之ꎬＲ＝Ｒ－１ꎻ调整后ꎬ由新的Ｒ和没有变化的Ｇ㊁Ｂ组成新的数字输入值ＲＧＢꎬ将ＲＧＢ带入正向特征化模型(本文选择ＰＬＶＣ模型)ꎬ计算其对应的三刺激值ＸᶄＹᶄＺᶄꎻ继续计算(ΔＸꎬΔＹꎬΔＺ)ꎬ判断其是否满足精度要求ꎬ如不满足ꎬ继续调整ＲＧＢ值ꎮ１３４㊀发㊀㊀光㊀㊀学㊀㊀报第４０卷确定了ＸＹＺ对应的输入值ＲＧＢ值后ꎬ根据Ｒ㊁Ｇ㊁Ｂ的值来判断颜色点ＸＹＺ在色域中的位置ꎮ３㊀结果与讨论为了验证本文算法(简称算法１)的有效性ꎬ将本文算法与经典的ＳＭＧＢＤ色域边界描述算法进行了比较ꎬ其中ＳＭＧＢＤ采用了(２０∗２０)和(２５∗２５)两种分区方式ꎬ分别简称为算法２和算法３ꎮ３.１㊀实验设备及测量数据实验设备:显示设备为ＨＰＣｏｍｐａｐＬＥ１９０１Ｗ１(ＨＰ)液晶显示器ꎬ测量仪器为分光辐射亮度计ＣＳ２０００ꎬ测量环境是标准暗室ꎮ测量样本:共测量两个样本集ꎮ样本集１:样本集１是算法１的训练样本ꎬ每个原色通道以２５为间隔ꎬ０~２５５范围内等距离选取１１个采样点(最后一个点的设备输入值取最大值)ꎬ３个通道共３１个点ꎬ用于构建ＰＬＶＣ模型及主刺激值变化函数ꎮ样本集２:样本集２是算法２和算法３的训练样本ꎬ也是３个算法的检验样本ꎮ其设备输入值的取值范围是:(０ꎬＧꎬＢ)ꎬ(２５５ꎬＧꎬＢ)ꎬ(Ｒꎬ０ꎬＢ)ꎬ(Ｒꎬ２５５ꎬＢ)ꎬ(ＲꎬＧꎬ０)ꎬ(ＲꎬＧꎬ２５５)ꎬ其中ＲꎬＧꎬＢ＝０ꎬ１６ꎬ３２ꎬ６４ꎬ９６ꎬ１２８ꎬ１６０ꎬ１９２ꎬ２２４ꎬ２４０ꎬ２５５ꎬ共７１８个采样点ꎮ３.２㊀实验结果分析选择ＣＩＥＬＡＢ设备无关色空间ꎬ所有测量数据首先进行了去黑点处理[１８]ꎬ选择屏幕白点的三刺激值作为参考白ꎬ使用ＣＩＥ２ʎ观察者来进行色空间转换ꎮ样本集２中所有的采样点都转换为用球坐标(αꎬθꎬｒ)方式表示ꎬ读取样本点的(αꎬθ)值ꎬ计算ＨＰ显示器的色域边界点(文中所有的计算所用的计算机主机型号为ＡｌｉｅｎｗａｒｅＡＵＲＯＲＡ￣Ｒ４ꎻ处理器为Ｉｎｔｅｒ(Ｒ)Ｃｏｒｅ(ＴＭ)ｉ７￣３９３０ＣＰＵ＠３.２０Ｈｚ３.２０ＧＨｚꎻＲＡＭ１６.０ＧꎻＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｉｎ￣ｄｏｗｓ１０系统ꎮ)ꎮ采用ΔＥ∗ａｂ标准来评价模型计算的精度ꎮ对于ＳＭＧＢＤ算法ꎬ７１８个样本中包括了两部分数据ꎬ即ＧＢＤ点和非ＧＢＤ点ꎬ由于ＧＢＤ点不再需要插值计算ꎬ无法利用其来衡量插值计算的精度ꎬ因此计算模型预测精度时仅考虑非ＧＢＤ点ꎮ表１统计了３个不同算法的平均误差㊁最大误差以及计算时间ꎬ其中算法１需要建模样本３１个ꎬ验证算法的检验样本是７１８个ꎬ算法２和算法３的建模样本都是７１８个ꎬ检验样本分别是４５２个和４７９个ꎮ表１㊀算法的计算精度及计算时间Ｔａｂ.１㊀Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｔｉｍｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ算法１算法２算法３Ａｖｅ.Ｍａｘ.Ｔｉｍｅ/ｓＡｖｅ.Ｍａｘ.Ｔｉｍｅ/ｓＡｖｅ.Ｍａｘ.Ｔｉｍｅ/ｓ２.７８１９.８１.８１２.６１１７.４１９０.３２.６６１５.８９１６７由表１可知ꎬ算法１建模样本少ꎬ计算时间短ꎬ其平均计算误差是２.７８ΔＥ∗ａｂꎬ略大于算法２的２.６１ΔＥ∗ａｂ和算法３的２.６６ΔＥ∗ａｂꎻ算法１的最大误差是１９.８ΔＥ∗ａｂꎬ比算法２的最大计算误差值１７.４１ΔＥ∗ａｂ略大ꎮ人眼视觉系统对ＣＩＥＬＡＢ色差大小的视觉感受是:当两个颜色的色差值为(２.５~３)ΔＥ∗ａｂ时ꎬ视觉刚刚能感觉到两个颜色有差异ꎻ色差值在(３~６)ΔＥ∗ａｂ时ꎬ人眼视觉能够感受到两个颜色的差异ꎬ但可以接受该差异ꎻ色差值大于６ꎬ则不能接受ꎮ印刷行业以人眼视觉对色差的感受为依据ꎬ规定高档彩色印刷品的色差值在４ΔＥ∗ａｂ以内ꎬ一般彩色印刷品的色差在６ΔＥ∗ａｂ以内[１９]ꎮ以印刷业的色差标准为依据ꎬ表２列出了模型预测值与实际表２㊀算法的计算误差在不同色差区间的样本数及所占百分比Ｔａｂ.２㊀Ｓａｍｐｌｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃａｌｃｕｌａｔｅｅｒｒｏｒｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｌｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｒａｎｇｅ算法检验总样本数０<色差ɤ４４<色差ɤ６色差>６样本数百分比样本数百分比样本数百分比算法１７１８６１７８６％３７５.２％６４８.８％算法２４５２３５０７７.４％４４９.８％５８１２.８％算法３４７９３６２７５.６％４８１０％６９１４.４％㊀第１期张建青ꎬ等:普通ＬＣＤ显示器色域边界的准确计算１３５㊀值之间的色差在(０~４)ΔＥ∗ａｂ范围㊁色差在(４~６)ΔＥ∗ａｂ范围以及色差大于６ΔＥ∗ａｂ范围的样本数量以及其占所有检验样本的百分比ꎮ由表２的数据可知ꎬ算法１中ꎬ８６％的检验样本其误差在４ΔＥ∗ａｂ范围内ꎬ仅有８.８％的检验样本的误差大于６ΔＥ∗ａｂꎬ也就是说ꎬ算法１的９１.２％的检验样本其误差在人眼视觉可接受的范围ꎻ算法２和算法３的检验样本误差在４ΔＥ∗ａｂ范围内的分别为７７.４％和７４.６％ꎬ低于算法１的比例ꎬ同样的误差大于６的检验样本的比例也明显高于算法１ꎮ分析比较表１和表２可知ꎬ对于ＳＭＧＢＤ算法ꎬ增加分区数并没有明显提高算法的计算精度ꎬ反而导致计算时间明显增加ꎬ计算的平均误差也可能变大ꎻ算法１的平均色差虽然比算法２和算法３的平均色差略大ꎬ但色差在０~４ΔＥ∗ａｂ范围的样本百分比远大于算法２和算法３ꎻ算法１的色差大于６ΔＥ∗ａｂ的样本的百分比明显小于算法２和算法３ꎻ以上数据说明ꎬ算法１比算法２和算法３更适合于描述普通ＬＣＤ的色域ꎮ４㊀结㊀㊀论目前描述普通商用的ＬＣＤ的色域时ꎬ仍然是采用ＣＩＥ推荐的ＳＭＧＢＤ算法ꎬ但ＳＭＧＢＤ算法需要的建模样本较多ꎬ计算精度较低ꎮ本文结合牛顿迭代法㊁原色主刺激值以及正向特征化模型ꎬ创新性地提出的准确计算普通商用ＬＣＤ色域边界点的方法ꎬ可计算任意色相面中任意仰角下的显示设备的色域边界点ꎬ计算原理简单ꎬ方法可靠ꎮ与ＳＭＧＢＤ方法相比ꎬ不需要存储大量的采样点数据ꎬ也不需要进行复杂的插值计算ꎬ计算耗时较少ꎻ其平均计算误差计算精度与ＳＭＧＢＤ的相近ꎬ但计算误差在０~４ΔＥ∗ａｂ范围的样本百分比远大于ＳＭＧＢＤ计算误差在该范围的样本百分比ꎮ该方法可为普通商用ＬＣＤ显示器色域计算提供新的思路和方法ꎮ参㊀考㊀文㊀献:[１]徐艳芳ꎬ刘文耀.数字影像输出设备色域边界的插值计算方法[Ｊ].光学精密工程ꎬ２００６ꎬ１４(２):２６１￣２６５.ＸＵＹＦꎬＬＩＵＷＹ.Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｉｎｇｏｕｔｐｕｔｄｅｖｉｃｅｓ[Ｊ].Ｏｐｔ.Ｐｒｅｃ.Ｅｎｇ.ꎬ２００６ꎬ１４(２):２６１￣２６５.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[２]ＭＡＨＹＭ.ＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＮｅｕｇｅｂａｕｅｒｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＣｏｌｏｒＲｅｓ.Ａｐｐｌ.ꎬ１９９７ꎬ２２(６):３６５￣３７４. [３]邓意成ꎬ王瑞光ꎬ陈宇ꎬ等.ＣＯＲＤＩＣ迭代法快速计算ＬＥＤ显示屏色域边界[Ｊ].发光学报ꎬ２０１３ꎬ３４(４):５２９￣５３４.ＤＥＮＧＹＣꎬＷＡＮＧＲＧꎬＣＨＥＮＹꎬｅｔａｌ..ＲａｐｉｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆＬＥＤｄｉｓｐｌａｙｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｂａｓｅｄｏｎＣＯＲＤＩＣｉｔｅｒａ￣ｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ[Ｊ].Ｃｈｉｎ.Ｊ.Ｌｕｍｉｎ.ꎬ２０１３ꎬ３４(４):５２９￣５３４.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[４]宋超ꎬ王瑞光ꎬ陈宇ꎬ等.ＬＥＤ显示屏色域边界的快速计算[Ｊ].发光学报ꎬ２０１３ꎬ３４(７):９２４￣９２９.ＳＯＮＧＣꎬＷＡＮＧＲＧꎬＣＨＥＮＹꎬｅｔａｌ..ＦａｓｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｆｏｒＬＥＤｄｉｓｐｌａｙｐａｎｅｌ[Ｊ].Ｃｈｉｎ.Ｊ.Ｌｕ￣ｍｉｎ.ꎬ２０１３ꎬ３４(７):９２４￣９２９.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[５]ＳＨＡＲＭＡＧ.ＤｉｇｉｔａｌＣｏｌｏｒＩｍａｇｉｎｇＨａｎｄｂｏｏｋ[Ｍ].ＢｏｃａＲａｔｏｎꎬＦＬ:ＣＲＣＰｒｅｓｓꎬ２００３.[６]ＭＯＲＯＶＩＣ㊅ＪꎬＬＵＯＭＲ.Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｍｅｄｉｕｍａｎｄｉｍａｇｅｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｆｏｒｇａｍｕｔｍａｐｐｉｎｇ[Ｊ].ＣｏｌｏｒＲｅｓ.Ａｐｐｌ.ꎬ２０００ꎬ２５(６):３９４￣４０１.[７]ＭＯＲＯＶＩＣＪꎬＬＵＯＭＲ.Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇｇａｍｕｔｍａｐｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｕｎｉｖｅｒｓａｌａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ[Ｊ].ＣｏｌｏｒＲｅｓ.Ａｐｐｌ.ꎬ２００１ꎬ２６(ｌ):８５￣１０２.[８]ＢＲＡＵＮＧＪꎬＦＡＩＲＣＨＩＬＤＭＤ.Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｇａｍｕｔｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎａｎｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ[Ｃ].ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＴｈｅＦｉｆｔｈＣｏｌｏｒＩｍａｇｉｎｇＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ:ＣｏｌｏｒＳｃｉｅｎｃｅꎬＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓꎬＡｒｉｚｏｎａꎬ１９９７:１４７￣１５２.[９]ＢＡＫＫＥＡＭꎬＦＡＲＵＰＩꎬＨＡＲＤＥＢＥＲＧＪＹ.Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ[Ｊ].Ｊ.ＩｍａｇｉｎｇＳｃｉ.Ｔｅｃｈｎｏｌ.ꎬ２０１０ꎬ５４(５):０５０５０２￣１￣１１.[１０]ＢＡＲＢＥＲＣＢꎬＤＯＢＫＩＮＤＰꎬＨＵＨＤＡＮＰＡＡＨ.Ｔｈｅｑｕｉｃｋｈｕｌｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｏｎｖｅｘｈｕｌｌｓ[Ｊ].ＡＣＭＴｒａｎｓ.Ｍａｔｈ.Ｓｏｆｔｗ.ꎬ１９９６ꎬ２２(４):４６９￣４８３.[１１]ＣＨＥＮＨＭꎬＬＩＮＴＨ.Ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｂｕｉｌｄｃｏｎｖｅｘｈｕｌｌｓｆｏｒ３￣Ｄｏｂｊｅｃｔｓ[Ｊ].Ｊ.Ｃｈｉｎ.Ｉｎｓｔ.Ｅｎｇ.ꎬ２００６ꎬ２９(６):９４５￣９５２.[１２]杨露ꎬ刘真.带插值最小二乘法在打印机色域边界描述中的应用研究[Ｊ].包装工程ꎬ２０１３ꎬ３４(１１):８０￣８４.１３６㊀发㊀㊀光㊀㊀学㊀㊀报第４０卷ＹＡＮＧＬꎬＬＩＵＺ.Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｗｉｔｈｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｉｎｐｒｉｎｔｅｒ ｓｇａｍｕｔｂｏｕｎｄａｒｙｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ[Ｊ].Ｐａｃｋａｇ.Ｅｎｇ.ꎬ２０１３ꎬ３４(１１):８０￣８４.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[１３]况盛坤ꎬ王晓红ꎬ吕兆锋.基于空间区域分割的四面体网格剖分色域描述算法[Ｊ].包装工程ꎬ２０１４ꎬ３５(５):１２６￣１３０.ＫＵＡＮＧＳＫꎬＷＡＮＧＸＨꎬＬＹＵＺＦ.Ｃｏｌｏｒｇａｍｕｔｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｓｐａｃｅｒｅｇｉｏｎｐａｒｔｉｔｉｏｎｏｆｔｅｔｒａｈｅｄｒｏｎｇｒｉｄｓｕｂｄｉｖｉ￣ｓｉｏｎ[Ｊ].Ｐａｃｋａｇ.Ｅｎｇ.ꎬ２０１４ꎬ３５(５):１２６￣１３０.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[１４]叶程ꎬ刘真ꎬ吴明光.基于球坐标及三角形插值的颜色信号色域映射算法[Ｊ].电子学报ꎬ２０１５ꎬ４３(１１):２１８０￣２１８６.ＹＥＣꎬＬＩＵＺꎬＷＵＭＧ.Ｇａｍｕｔｍａｐｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｏｌｏｒｓｉｇｎａｌｂａｓｅｄｏｎｓｐｈｅｒｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓａｎｄｔｒｉａｎｇｕｌａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａ￣ｔｉｏｎ[Ｊ].ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎ.Ｓｉｎｉｃａꎬ２０１５ꎬ４３(１１):２１８０￣２１８６.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[１５]刘浩学ꎬ崔桂华ꎬ黄敏ꎬ等.按波长分区的ＬＣＤ颜色特征化模型[Ｊ].光谱学与光谱分析ꎬ２０１３ꎬ３３(１０):２７５１￣２７５７.ＬＩＵＨＸꎬＣＵＩＧＨꎬＨＵＡＮＧＭꎬｅｔａｌ..ＣｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆＬＣＤｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｐａｒｔｉｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒａｌｍｏｄｅｌ[Ｊ].Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃ.Ｓｐｅｃｔｒ.Ａｎａｌ.ꎬ２０１３ꎬ３３(１０):２７５１￣２７５７.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[１６]ＴＨＯＭＡＳＪＢꎬＨＡＲＤＥＢＥＲＧＪＹꎬＦＯＵＣＨＥＲＯＴＩꎬｅｔａｌ..ＴｈｅＰＬＶＣｄｉｓｐｌａｙｃｏｌｏｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｒｅｖｉｓｉｔｅｄ[Ｊ].ＣｏｌｏｒＲｅｓ.Ａｐｐｌ.ꎬ２００８ꎬ３３(６):４４９￣４６０.[１７]ＺＨＡＮＧＪＱꎬＣＡＩＦꎬＳＨＥＮＸＹꎬｅｔａｌ..Ｂａｃｋｗａｒｄｓｐｅｃｔｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｌｉｑｕｉｄｃｒｙｓｔａｌｄｉｓｐｌａｙｂａｓｅｄｏｎｆｏｒｗａｒｄｓｐｅｃ￣ｔｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ[Ｊ].Ｊ.Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃ.ꎬ２０１６ꎬ２０１６:８５１８６７２￣１￣８.[１８]ＢＥＲＮＳＲＳꎬＦＥＲＮＡＮＤＥＺＳＲꎬＴＡＰＬＩＮＬ.Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｂｌａｃｋ￣ｌｅｖｅｌｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒ￣ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｄｉｓｐｌａｙｓ[Ｊ].ＣｏｌｏｒＲｅｓ.Ａｐｐｌ.ꎬ２００３ꎬ２８(５):３７９￣３８３.[１９]廖宁放ꎬ石俊生ꎬ吴文敏.数字图文图像颜色管理系统概论[Ｍ].北京:北京理工大学出版社ꎬ２００９:４６￣４７.ＬＩＡＯＮＦꎬＳＨＩＪＳꎬＷＵＷＭ.ＡｎＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏＤｉｇｉｔａｌＣｏｌｏｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ[Ｍ].Ｂｅｉｊｉｎｇ:ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｅｓｓꎬ２００９:４６￣４７.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)张建青(１９７２－)ꎬ女ꎬ内蒙古丰镇人ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ２０１７年于上海理工大学获得博士学位ꎬ主要从事图像处理㊁跨媒体颜色复现的研究ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｚｈａｎｇｊｑ＠ｓｕｍｈｓ.ｅｄｕ.ｃｎ。
色域计算公式
色域计算公式
色域计算公式通常用于确定设备或系统能够表示的颜色范围。
常见的色域计算公式有CIE 1931 XYZ色域、CIE 1976 UCS色域、sRGB色域等。
1. CIE 1931 XYZ色域：XYZ色域是CIE 1931标准定义的一个三维色彩空间。
它的计算公式为：
X = Xr * R + Xg * G + Xb * B
Y = Yr * R + Yg * G + Yb * B
Z = Zr * R + Zg * G + Zb * B
其中，X、Y、Z分别表示颜色的亮度，R、G、B分别表示颜色的红、绿、蓝分量，Xr、Xg、Xb等为参考白点的三个色度坐标。
2. CIE 1976 UCS色域：UCS色域是基于人眼对颜色的感知而设计的一个色彩空间。
它的计算公式为：
u' = 4 * X / (X + 15 * Y + 3 * Z)
v' = 9 * Y / (X + 15 * Y + 3 * Z)
其中，u'和v'是UCS色彩空间的坐标，X、Y、Z同样是颜色的亮度。
3. sRGB色域：sRGB是一种常见的RGB色彩空间，广泛应用于计算机图形和显示设备中。
它的计算公式为：
R = R' / 255
G = G' / 255
B = B' / 255
其中，R、G、B是线性RGB颜色空间的值，R'、G'、B'是sRGB颜色空间的值。
将线性RGB颜色空间的值转换为sRGB颜色空间的值需要进行伽马校正。
光谱曲线和色域转换关系
光谱曲线是指在可见光谱范围内，不同波长的光线的辐射功率与波长之间的关系。
它可以用来描述光源的颜色特征，通常用于照明、显示、印刷等领域。
色域是指人眼能够感知到的所有颜色在颜色空间中的范围。
常见的颜色空间有RGB、CMYK、CIELAB等。
色域转换是指将一个颜色空间中的颜色映射到另一个颜色空间中的颜色，以实现颜色的匹配和比较。
光谱曲线和色域转换之间存在一定的关系。
通过光谱曲线可以计算出光源在不同颜色空间中的颜色参数，如色温、显色指数等，从而实现光源的颜色匹配和比较。
同时，色域转换也可以通过光谱曲线来实现，即将一个颜色空间中的颜色参数转换为光谱曲线，再将其映射到另一个颜色空间中的颜色参数。
总之，光谱曲线和色域转换是颜色管理中常用的工具，它们可以帮助我们更好地理解和控制颜色，实现颜色的精确匹配和比较。
yxy色域
Yxy色域是一种描述和表示颜色的色彩空间，其名称源自其三个坐标轴的标记：Y代表亮度（Luminance），X和Y代表红绿色度（Chromaticity）。
在这个色域中，颜色的亮度和红绿色度是通过数值来表示的。
Yxy色域是基于CIEXYZ色彩空间的变换，其中XYZ是三个假想的原色，分别代表RGB三基色刺激值的概念。
Yxy色域的Y值表示亮度，X和Y的值反映颜色的色度特性。
这个色域在颜色处理、图像分析和可视化等领域有广泛应用。
由于“标准色度观察者”在标定光谱色时出现负刺激值，计算不便，也不易理解，因此1931年CIE在RGB系统基础上，改用XYZ建立了一个新的色度系统。
这一系统叫做“CIE1931标准色度系统”或称为“2°视场XYZ色度系统”。
CIEXYZ颜色空间稍加变换就可得到Yxy色彩空间。
更多有关yxy色域的信息可以咨询视觉领域专家或查阅视觉领域相关研究文献。
1976 准色域三角形面积
1976 准色域三角形面积准色域三角形面积是指在色彩管理中，根据色彩空间的三原色坐标，计算准色域内三角形的面积。
准色域是指能够由某一色彩空间内的三原色组合而成的色彩范围。
而准色域三角形面积的计算则是为了评估色彩空间的色彩表现能力和色彩还原的准确性。
1976 年的准色域三角形面积是根据 CIELUV 色彩空间中的色彩坐标计算得出的。
CIELUV 是一种色彩空间，它是根据人眼的色彩感知机制而设计的。
CIELUV色彩空间的三个坐标分别是 L、U 和 V。
其中 L 代表亮度，取值范围是 0 到 100，数值越大表示越亮。
U 和 V 则代表色度，分别表示绿色到红色和蓝色到黄色的范围。
准色域三角形面积的计算是通过色彩空间中的色彩坐标计算得出的。
三个色彩坐标可以组成一个三角形，而准色域三角形面积则是这个三角形的实际面积。
准色域三角形面积越大，表示色彩空间的色彩表现能力越强，色彩还原的准确性也越高。
要计算准色域三角形面积，需要先确定三个色彩坐标的数值。
然后，根据这三个点的坐标，可以使用海伦公式计算三角形的面积。
海伦公式是一种计算三角形面积的公式，可以通过三个点的坐标计算得出。
准色域三角形面积的计算可以应用于色彩管理领域。
在色彩管理中，准确还原色彩是非常重要的，特别是在印刷、摄影和设计等领域。
通过计算准色域三角形面积，可以评估色彩空间的色彩表现能力，选择合适的色彩空间，以达到更准确的色彩还原效果。
准色域三角形面积的计算也可以应用于显示器和打印机的色彩管理。
显示器和打印机的色彩准确性对于图像的显示和输出非常重要。
通过计算准色域三角形面积，可以评估设备的色彩表现能力，选择合适的设备，以获得更准确的色彩输出。
总之，1976 年的准色域三角形面积是根据 CIELUV 色彩空间中的色彩坐标计算得出的。
准色域三角形面积的计算可以用于评估色彩空间的色彩表现能力和色彩还原的准确性。
它在色彩管理和色彩输出领域有着重要的应用价值，可以帮助我们选择合适的色彩空间和设备，以获得更准确的色彩效果。
led色域值 -回复
led色域值-回复【LED色域值】- 看透LED色域范围的重要性引言:随着科技的飞速发展，LED（Light Emitting Diode，发光二极管）作为一种新型光源迅速崭露头角，被广泛应用于照明、电子显示和通信等领域。
而在LED的应用中，色彩还原的准确性是一个重要的衡量标准。
而了解LED的色域值对于选择适合的LED光源、进行精确的色彩处理以及优化LED灯光效果等方面都具有不可替代的重要性。
第一部分：什么是LED色域值？1.1 LED色域值指的是LED光源所能表示的色彩范围。
1.2 色域值通常使用坐标表示，最常见的是CIE1931和CIE1976色彩空间。
1.3 色域值用于描述光源能够生成的各种颜色的范围，即光源在色彩上的可见性。
第二部分：为什么了解LED色域值很重要？2.1 色域值反映了LED光源的颜色还原能力。
2.2 LED色域值与色彩饱和度、色彩准确度以及灯光效果密切相关。
2.3 正确了解和选择LED色域值可以满足特定应用需求，提高产品竞争力。
2.4 色域值还与显示设备的功能和性能有关，有助于提升用户体验。
第三部分：如何测量和表示LED色域值？3.1 测量LED色域值的常用方法有光谱分析仪、信号发生器和色彩计等。
3.2 借助色彩空间和坐标系的概念，我们可以将LED色域值可视化表示。
3.3 常见的表示方法有色度图、色度坐标和色域三角等。
第四部分：影响LED色域值的因素是什么？4.1 LED芯片的材料、结构和工艺过程对色域值会有明显影响。
4.2 色域值与LED发光材料的性能以及封装技术密切相关。
4.3 不同的LED制造商和产品系列之间，色域值会存在差异。
第五部分：如何优化LED色域值？5.1 选用高质量的LED芯片和封装材料，以提高色彩饱和度和准确性。
5.2 合理调整LED的电流和电压，以增强对颜色的控制和调节能力。
5.3 优化LED的封装工艺，以提高色光一致性和灯光效果。
5.4 结合色彩管理系统，进行精确的颜色校准和调节。