دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Kang. Henry R
سری: SPIE monograph PM159
ISBN (شابک) : 0819461199, 0819481084
ناشر: SPIE
سال نشر: 2006
تعداد صفحات: 428
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 12 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Computational color technology به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تکنولوژی رنگ محاسباتی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
مطالب< /b>
- پیشگفتار
- قدردانی
- مشخصات Tristimulus
- اصول و ویژگیهای رنگ
- متامریسم
- تطبیق رنگی
- فضاهای رنگی CIE
- RGB فضاهای رنگی
- فضاهای رنگی وابسته به دستگاه
- رگرسیون
- جدول جستجوی سه بعدی با درون یابی
- تجزیه و بازسازی متامریک
- تجزیه و بازسازی طیف
- ثبات رنگ محاسباتی
- تبدیل نقطه سفید
- تصویربرداری چندطیفی
- چگالی سنجی
- نظریه Kubelka-Munk
- مدل بازتاب نور
- مدلهای چاپ نیمه تون
- مسائل مربوط به رنگ دیجیتال تصویربرداری
- پیوست 1: ماتریس های تبدیل
- پیوست 2: ماتریس های تبدیل از RGB به ITU-R.BT.709/RGB
- Appen dix 3: ماتریس های تبدیل از RGB به ROMM/RGB
- پیوست 4: استانداردهای رمزگذاری رنگ RGB
- پیوست 5: وارونگی ماتریس
- پیوست 6: خطاهای رنگ طیف های CRI بازسازی شده با توجه به مقادیر اندازه گیری شده
- ضمیمه 7: خطاهای رنگی طیف های CRI بازسازی شده با توجه به مقادیر اندازه گیری شده با استفاده از ورودی های Tristimulus
- پیوست 8: دقت تبدیل نقطه سفید با استفاده از رگرسیون چند جمله ای
- پیوست 9: اجرای دیجیتال معادله پوشش
p> - شاخص
Contents
- Preface
- Acknowledgments
- Tristimulus Specification
- Color Principles and Properties
- Metamerism
- Chromatic Adaptation
- CIE Color Spaces
- RGB Color Spaces
- Device-Dependent Color Spaces
- Regression
- Three-Dimensional Lookup Table with Interpolation
- Metameric Decomposition and Reconstruction
- Spectrum Decomposition and Reconstruction
- Computational Color Constancy
- White-Point Conversion
- Multispectral Imaging
- Densitometry
- Kubelka-Munk Theory
- Light-Reflection Model
- Halftone Printing Models
- Issues of Digital Color Imaging
- Appendix 1: Conversion Matrices
- Appendix 2: Conversion Matrices from RGB to ITU-R.BT.709/RGB
- Appendix 3: Conversion Matrices from RGB to ROMM/RGB
- Appendix 4: RGB Color-Encoding Standards
- Appendix 5: Matrix Inversion
- Appendix 6: Color Errors of Reconstructed CRI Spectra with Respect to Measured Values
- Appendix 7: Color Errors of Reconstructed CRI Spectra with Respect to Measured Values Using Tristimulus Inputs
- Appendix 8: White-Point Conversion Accuracies Using Polynomial Regression
- Appendix 9: Digital Implementation of the Masking Equation
- Index
Content: 1. Tristimulus specification --
1.1. Definitions of CIE tristimulus values --
1.2. Vector-space representations of tristimulus values --
1.3. Object spectrum --
1.4. Color-matching functions --
1.5. CIE standard illuminants --
1.6. Effect of illuminant --
1.7. Stimulus function --
1.8. Perceived object --
1.9. Remarks --
References. 2. Color principles and properties --
2.1. Visual sensitivity and color-matching functions --
2.2. Identity property --
2.3. Color match --
2.4. Transitivity law --
2.5. Proportionality law --
2.6. Additivity law --
2.7. Dependence of color-matching functions on choice of primaries --
2.8. Transformation of primaries --
2.9. Invariant of matrix A (transformation of tristimulus vectors) --
2.10. Constraints on the image reproduction --
References. 3. Metamerism --
3.1. Types of metameric matching --
3.2. Matrix R theory --
3.3. Properties of matrix R --
3.4. Metamers under different illuminants --
3.5. Metameric correction --
3.6. Indices of metamerism --
References. 4. Chromatic adaptation --
4.1. Von Kries hypothesis --
4.2. Helson-Judd-Warren transform --
4.3. Nayatani model --
4.4. Bartleson transform --
4.5. Fairchild model --
4.6. Hunt model --
4.7. BFD transform --
4.8. Guth model --
4.9. Retinex theory --
4.10. Remarks --
References. 5. CIE color spaces --
5.1. CIE 1931 chromaticity coordinates --
5.2. CIELUV space --
5.3. CIELAB space --
5.4. Modifications --
5.5. CIE color appearance model --
5.6. S-CIELAB --
References. 6. RGB color spaces --
6.1. RGB primaries --
6.2. Transformation of RGB primaries --
6.3. RGB color-encoding standards --
6.4. Conversion mechanism --
6.5. Comparisons of RGB primaries and encoding standards --
6.6. Remarks --
References. 7. Device-dependent color spaces --
7.1. Red-green-blue (RGB) color space --
7.2. Hue-saturation-value (HSV) space --
7.3. Hue-lightness-saturation (HLS) space --
7.4. Lightness-saturation-hue (LEF) space --
7.5. Cyan-magenta-yellow (CMY) color space --
7.6. Ideal block-dye model --
7.7. Color gamut boundary of block dyes --
7.8. Color gamut boundary of imaging devices --
7.9. Color gamut mapping --
7.10. CIE guidelines for color gamut mapping --
References. 8. Regression --
8.1. Regression method --
8.2. Forward color transformation --
8.3. Inverse color transformation --
8.4. Extension to spectral data --
8.5. Results of forward regression --
8.6. Results of inverse regression --
8.7. Remarks --
References. 9. Three-dimensional lookup table with interpolation --
9.1. Structure of 3D lookup table --
9.2. Geometric interpolations --
9.3. Cellular regression --
9.4. Nonuniform lookup table --
9.5. Inverse color transform --
9.6. Sequential linear interpolation --
9.7. Results of forward 3D interpolation --
9.8. Results of inverse 3D interpolation --
9.9. Remarks --
References. 10. Metameric decomposition and reconstruction --
10.1. Metameric spectrum decomposition --
10.2. Metameric spectrum reconstruction --
10.3. Results of spectrum reconstruction --
10.4. Application --
10.5. Remarks --
References. 11. Spectrum decomposition and reconstruction --
11.1. Spectrum reconstruction --
11.2. General inverse method --
11.3. Spectrum decomposition and reconstruction methods --
11.4. Principal component analysis --
11.5. Basis vectors --
11.6. Spectrum reconstruction from the input spectrum --
11.7. Spectrum reconstruction from tristimulus values --
11.8. Error metrics --
11.9. Results and discussions --
11.10. Applications --
References. 12. Computational color constancy --
12.1. Image irradiance model --
12.2. Finite-dimensional linear models --
12.3. Three-two constraint --
12.4. Three-three constraint --
12.5. Gamut-mapping approach --
12.6. Lightness/Retinex model --
12.7. General linear transform --
12.8. Spectral sharpening --
12.9. Von Kries color prediction --
12.10. Remarks --
References. 13. White-point conversion --
13.1. White-point conversion via RGB space --
13.2. White-point conversion via tristimulus ratios of illuminants --
13.3. White-point conversion via difference in illuminants --
13.4. White-point conversion via polynomial regression --
13.5. Remarks --
References. 14. Multispectral imaging --
14.1. Multispectral irradiance model --
14.2. Sensitivity and uniformity of a digital camera --
14.3. Spectral transmittance of filters --
14.4. Spectral radiance of illuminant --
14.5. Determination of matrix AE --
14.6. Spectral reconstruction --
14.7. Multispectral image representation --
14.8. Multispectral image quality --
References. 15. Densitometry --
15.1. Densitometer --
15.2. Beer-Lambert-Bouguer law --
15.3. Proportionality --
15.4. Additivity --
15.5. Proportionality and additivity failures --
15.6. Empirical proportionality correction --
15.7. Empirical additivity correction --
15.8. Density-masking equation --
15.9. Device-masking equation --
15.10. Performance of the device-masking equation --
15.11. Gray balancing --
15.12. Gray-component replacement --
15.13. Digital implementation --
15.14. Remarks --
References. 16. Kubelka-Munk theory --
16.1. Two-constant Kubelka-Munk theory --
16.2. Single-constant Kubelka-Munk theory --
16.3. Determination of the single constant --
16.4. Derivation of Saunderson's correction --
16.5. Generalized Kubelka-Munk model --
16.6. Cellular extension of the Kubelka-Munk model --
16.7. Applications --
References. 17. Light-reflection model --
17.1. Three-primary Neugebauer equations --
17.2. Demichel Dot-overlap model --
17.3. Simplifications --
17.4. Four-primary Neugebauer equation --
17.5. Cellular extension of the Neugebauer equations --
17.6. Spectral extension of the Neugebauer equations --
References. 18. Halftone printing models --
18.1. Murray-Davies equation --
18.2. Yule-Nielsen model --
18.3. Area coverage-density relationship --
18.4. Clapper-Yule model --
18.5. Hybrid approaches --
18.6. Cellular extension of color-mixing models --
18.7. Dot gain --
18.8. Comparisons of halftone models --
References. 19. Issues of digital color imaging --
19.1. Human visual model --
19.2. Color appearance model --
19.3. Integrated spatial-appearance model --
19.4. Image quality --
19.5. Imaging technology --
19.6. Device-independent color imaging --
19.7. Device characterization --
19.8. Color spaces and transforms --
19.9. Spectral reproduction --
19.10. Color gamut mapping --
19.11. Color measurement --
19.12. Color-imaging process --
19.13. Color architecture --
19.14. Transformations between sRGB and Internet FAX color standard --
19.15. Modular implementation --
19.16. Results and discussion --
19.17 Remarks --
References --
Appendices --
Index.