**部分 基礎篇 **章 緒論 1.1 顏色視覺 1.2 顏色描述 1.3 彩色印刷復制 1.4 顏色管理 第二章 色彩學基本理論 2.1 顏色視覺形成機理 2.1.1 發光體的顏色形成 2.1.2 非發光體的顏色形成 2.2 顏色視覺生理基礎 2.2.1 眼睛 2.2.2 視網膜 2.2.3 大腦 2.3 顏色混合定律 2.3.1 色光加色法 2.3.2 色料減色法 2.4 顏色的心理三屬性 2.4.1 色相 2.4.2 明度 2.4.3 飽和度 2.5 顏色的描述 2.5.1 顯色系統表示法 2.5.2 混色系統表示法 2.6 顏色空間 2.6.1 設備相關顏色空間 2.6.2 設備無關顏色空間 2.7 標準光源與標準體照明 2.7.1 光源的色溫 2.7.2 標準光源 2.7.3 光源的顯色指數 2.8 色差及色差公式 2.8.1 色差的定義 2.8.2 常用的色差公式 第三章 色貌理論 3.1 色貌屬性 3.1.1 相關色與非相關色 3.1.2 色貌絕對屬性與相對屬性 3.2 色貌現象 3.2.1 空間現象 3.2.2 亮度現象 3.2.3 周圍環境現象 3.3 色適應 3.3.1 色適應的定義 3.3.2 色適應變換 3.3.3 色適應變換評價 3.4 色貌模型 3.4.1 色貌模型的定義 3.4.2 常見的色貌模型 第四章 色彩管理理論 4.1 色彩管理的概述 4.2 色彩管理的流程 4.2.1 設備校準 4.2.2 設備特征化 4.2.3 顏色空間轉換 4.3 ICC設備特性文件 4.3.1 文件頭 4.3.2 標簽列表 4.3.3 標簽列表數據 4.4 色彩轉換引擎 4.4.1 操作系統層面的轉換引擎 4.4.2 應用層面的轉換引擎 4.5 色彩轉換意圖 4.5.1 可感知轉換意圖 4.5.2 飽和度優先轉換意圖 4.5.3 相對色度轉換意圖 4.5.4 絕對色度轉換意圖 第五章 顏色復制 5.1 設備的校準 5.2 設備的特征化 5.2.1 設備特征化的分類 5.2.2 設備特征化的方法 5.3 顏色空間轉換 5.3.1 基于四面體插值法的顏色空間轉換 5.3.2 基于紐介堡方程的顏色空間轉換 5.3.3 基于神經網絡的顏色空間轉換 5.3.4 基于多項式回歸的顏色空間轉換 5.4 色域邊界描述 5.4.1 色域概述 5.4.2 色域邊界描述的背景 5.4.3 分區*大邊界描述符算法 5.4.4 三角面色域邊界描述算法 5.5 色域映射 5.5.1 色域映射理論 5.5.2 色域映射方向 5.5.3 色域映射方法 5.5.4 色域映射算法的評價方法 5.6 分色 第二部分 應用篇 第六章 顏色空間轉換實務仿真 6.1 基于紐介堡方程的顏色空間轉換 6.1.1 實驗數據的準備 6.1.2 Mafiab代碼實現 6.2 基于神經網絡的顏色空間轉換 6.2.1 基于BP神經網絡的顏色空間轉換 6.2.2 基于RBF神經網絡的顏色空間轉換 6.3 基于多項式回歸的顏色空間轉換 第七章 色域邊界描述實務 7.1 分區*大邊界描述(SMGBD) 7.1.1 實驗數據的準備 7.1.2 代碼實現 7.1.3 仿真結果 7.2 三角面色域描述算法 7.2.1 打印機特征樣品點的獲取 7.2.2 三角面色域描述算法 7.2.3 三角面色域映射 7.2.4 三角面色域映射程序 7.2.5 結果分析 7.2.6 算法對比 第八章 色域映射算法實例 8.1 順序壓縮與同時壓縮的比較 8.1.1 順序壓縮 8.1.2 同時壓縮 8.1.3 結果分析 8.1.4 算法對比 8.2 LCLIP算法的色域映射 8.2.1 基礎算法 8.2.2 雙邊濾波 8.3 基于高斯拉普拉斯算子的HPMinDE算法 第九章 分色具體案例——多項式回歸方法 參考文獻