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色差是纺织、印刷、汽车、图像、医学等领域中质量评定、品级划分的一个重要指标。由于不同色差公式计算所得色差值不同,运用不同色差公式评定纺织品色差达到的效果也有差异,所以我们需要对提出过的色差公式给出的结果与人眼感知的一致性进行判定。本课题基于汉风色典构建中小色差数据集,自染涤纶织物构建微小色差数据集,对4个主要色差公式(CIELAB、CMC、CIEDE2000、CAM16-UCS)预测的纺织品色差与视觉的一致性进行全面系统地评价,并得到各色差公式对应的可辨色阈值和可接受容限。主要研究内容及结论如下所示:(1)对于中小色差,课题借助国际上色样最多(近2万个)、视觉等距性好且基于涤纶平纹机织物制作的汉风色典构建中小色差数据集,利用X-Rite Color i7测色仪测试色度参数,然后分别从向度、彩度、浓度三个方向选取3万多对相邻色样,采用Matlab编程计算4种色差并统计分析均值、不匀率、PF/3、STRESS值。结果显示,不同方向不同评价指标所得结果不尽相同,综合评价,在均匀性方面:CAM16-UCS>CIEDE2000(2:1:1)>CMC(2:1)>CIELAB,其中CIEDE2000略优于CMC;(2)对于微小色差,课题基于涤纶平纹机织物染制5个颜色中心(灰、红、黄、绿、蓝)附近具有一定微小色差的色样(100个)构建微小色差数据集。用X-Rite Color i7测得的色度参数计算各种色差公式的色差值。组织培训具有一定色彩学知识的12名观测者对经筛选符合实验要求的样品对进行Past-Fail主观评价实验,然后利用Z-score方法计算视觉色差ΔV,建立色差数据集。利用WD方法统计分析观察者的重复性和准确性,结果显示:以惯用的误判率表征,在可辨色阈值实验中12名观察者的重复性平均值为12%,在可接受容限实验中重复性的平均值为8%;可辨色阈值实验的准确度平均值为21%,可接受容限实验的准确度平均值为16%,均在可接受范围之内。通过Stress、F-test方法计算色差公式结果与目测评价的结果的一致程度,深入研究各色差公式的预测性,结果表明:CAM16-UCS和CIEDE2000与人眼的一致性即色差公式的预测性能要优于其他两个公式,其中CAM16-UCS、CIEDE2000和CMC的色差可接受性的预测性能明显优于CIELAB;CAM16-UCS的可辨色阈值和可接受色差分别为0.21和0.75,CIEDE2000的可辨色阈值和可接受色差小于其他公式,分别为0.20和0.65。综上,四个色差公式计算结果与视觉色差的一致性随评价对象和评价指标的不同而略有差异,根据本文构建的中小色差和小色差数据集综合评价:CAM16-UCS>CIEDE2000>CMC>CIELAB。CAM16-UCS和CIEDE2000相对纺织行业惯用的CMC均已有一定程度的改善。今后若能基于纺织样品构建更多、更完善的色差数据集,则有助于纺织行业优选或建立更优的色差公式。