论色域边界描述算法的基本原理与应用

陈萍莉

摘 要：随着印刷技术的不断发展，当一幅彩色图像从一种媒介复制到另一种媒介时，由于各媒介具有不同的色域，所以有必要在它们之间找到一个匹配的方法，使颜色在转换时尽量不改變视觉效果。文章详细介绍了色域边界描述算法的基本原理，并通过实验对2幅图像的色域进行了色域映射尝试，并运用Matlab实现了对图像的2-D和3-D r-image，取得了一定的实验效果。

关键词：色域边界；算法；r-image

一、研究内容

（一）r-image。在色彩复制过程中，源设备色域和目标设备色域一般是不同的。它们有以下两种关系：一是目标设备色域完全包含源设备色域，此时只需进行一对一的颜色映射；二是目标设备色域小于源设备色域或者两者色域部分重叠，这时就需要使用合理的色域映射算法，将源设备中位于目标设备色域外的颜色映射到目标设备色域内。

大多数色域映射算法的研究是基于device to device进行研究而不是image to device，大多数基于设备色域而不是图像色域。并且现在对3-D色域如何描述进行研究的也越来越多，色域映射算法的研究方向已经由2-d平面转向3-d空间，且通常I-D映射效果要比D-D好。

（二）色域边界描述算法。r-image是一种针对原始图像的有效色域边界描述格式，其通过在极坐标系统中记录与设备无关颜色空间中各子空间的最大半径的方法来描述色域边界。r-image具有高度的空间相关性，能有效减小数据量，并且很容易通过设备映射算法实现三维效果。

r-image以基于离散极坐标角（θ， □）的连续分解方法来抽取图像色域的表面，并用一系列具有最大半径的向量来标识而不用色度峰值，然后再将其转换到二维的单色图像。r-image有一般方法不具有的优点：一个三维的图像色域边界标识能用一个简单的二维单色图像来表示，由于其高度的空间相关性，这对于数据压缩来说是非常合适的，并且三维的图像—设备映射算法很容易通过设备的r-image和图像的逐像素对比来实现。r-image可以通过传统的JPEG、奇异值分解、JPEG2000小波变换等图像编码方法来获得更高的色域边界标识压缩精度。

为了描述颜色色域外壳，更好的描述颜色空间，一般需要如下步骤：色域中心点的选取，计算极坐标值，计算极坐标角度，定义元素值，分区等。 四、专业启发

通过实现对图像色域边界的r-image描述，对色域边界描述和色域映射有了更进一步的了解，也利用所学r-image对2幅图像的色域进行了色域映射尝试，并取得了一定的实验效果，从本实验可知。J，K的量级越大，对色域边界的描述将越准确，但数据量的增大使得效率相对会下降。

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