[发明专利]一种大色差下的色样一致性评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种颜色评价方法，特别是一种大色差下的色样一致性评价方法。

背景技术

色样集一致性评价是颜色评价领域内重要的分支，其对颜色再现质量评价提供重要的参考。特别是基于客观的色样集一致性评价方法，其在传统印刷领域内主要用于不同印刷媒介下的具有非常高的一致性印刷品获取，然而现有的色样一致性评价方法是采用基于小色差评价而开发的最小色差法，但这种评价方法在大色差评价中并不能很好的匹配人眼主观视觉。

色样集一致性评价主要是解决不同色域特征的媒介颜色再现质量的整体评估，目前可获得一致性色样的方法主要是主观调节法。但这种主观方法对于产业内的颜色客户而言，其并不便于交流和测量，因此需要获取客观模型或公式来增强其应用性和通用性。

基于主观评价方法获取的一致性色块集，可同时获取该色样与参考色样之间测量色差值与主观视觉差别值。因此在不同色样集所在的色域特征具有很少交集下，即色样集之间颜色差别比较大的情况下，通过颜色属性不断微小调节而获取非常高的一致性色样集可被用于探索客观转换公式或模型，而且这种客观获取方式要具有不错的通用性和拓展性，所以一致性色样获取和量化方法是色样集一致性评价需要首先解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种大色差下的色样集一致性评价方法，该评价方法提出了主观获取一致性色样集框架和用于色样集一致性评价的量化步骤。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种大色差下的色样一致性评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)、在ISO/PAS15339标准的7类颜色集内选择12种颜色中心参考样，且在AdobeRGB色域内相应选择12种颜色中心参考样做为原始参考样；

2)、对ISO/PAS15339标准的7类颜色集里的12种颜色中心参考样的颜色LCh三属性值进行18种变化，并根据变化设计出1596种颜色实验样；

3)、选择一定数量的观察者对每一种颜色实验样与AdobeRGB色域内的原始参考样在标准观察条件下采用分类判定法进行差异性主观度量，并得到色样差异度量值；

4)、针对每一类颜色集内所有色样差异度量值，采用平均意见分数和Z分数表征后，选择平均意见分数最大且Z分数最小的色样视为该类颜色集下的一致色样；

5)、在每类颜色集内随机选择3种非一致色样的颜色实验样，分别计算其与一致色样和AdobeRGB色域内对应的原始参考样的色差值；

6)、将测试色样与一致色样的色差值和其主观差别度量值进行线性拟合获得一致性度量函数。

所述7类颜色集分别指CRPC1颜色集、CRPC2颜色集、CRPC3颜色集、CRPC4颜色集、CRPC5颜色集、CRPC6颜色集和CRPC7颜色集。

所述12种颜色中心参考样都是边长为80～150像素的正方形纯色块。

所述LCh三属性值的18种变化的变化值对每一类颜色集都相同。

本发明的有益效果是：本方法提出了获取一致性色样集流程和对应色样集一致性评价步骤。本发明的评价方法改善了传统最小色差法在大色差下色样集一致性评价时测量色差值与主观视觉差别值匹配性差的问题，同时也为获取客观评价公式或模型开发提供了算法设计框架，有利于产业化颜色评价工具的开发。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是显示了本发明实施例中的色样集一致性评价的方法流程图。

具体实施方式

参照图1，图1给出了本发明实施例中的一种大色差下的色样集一致性评价的方法流程图，具体步骤如下：

在ISO/PAS15339标准的7类颜色集内选择12种颜色中心参考样，且在AdobeRGB色域内相应选择12种颜色中心参考样做为原始参考样；

对ISO/PAS15339标准的7类颜色集里的12种颜色中心参考样的颜色LCh三属性值进行18种变化，并根据变化设计出1596种颜色实验样；

选择一定数量的观察者对每一种颜色实验样与AdobeRGB色域内的原始参考样在标准观察条件下采用分类判定法进行差异性主观度量，并得到色样差异度量值；

针对每一类颜色集内所有色样差异度量值，采用平均意见分数和Z分数表征后，选择平均意见分数最大且Z分数最小的色样视为该类颜色集下的一致色样；平均意见分数就是将所有观察者针对某个对象的评价值进行均分，其公式：