27、色彩外观模型:RLAB与ATD模型详解

色彩外观模型:RLAB与ATD模型详解

在色彩科学领域,色彩外观模型对于准确描述和预测人眼对颜色的感知至关重要。不同的模型具有各自的特点和适用范围,下面将详细介绍RLAB模型和ATD模型。

RLAB模型

RLAB模型是一种相对简单且直接的色彩外观模型,在许多实际应用中表现出了良好的性能。

1. 模型原理
  • 参考三刺激值转换 :参考三刺激值通过特定的公式转换为第二观察条件下的三刺激值。首先通过公式((\frac{1}{ref})^{1/2} = \frac{170}{RbZY\sigma\sigma})(公式13.23)进行相关计算,然后使用公式(ref_{X} = R^{-1}AM_{ref_{X}}),(ref_{Y} = R^{-1}AM_{ref_{Y}}),(ref_{Z} = R^{-1}AM_{ref_{Z}})(公式13.24),其中(A)矩阵是为第二观察条件计算得出的。
  • 现象预测 :RLAB模型仅提供相对色彩外观属性(如明度、彩度、饱和度和色调)的相关指标,不能用于预测亮度和色彩鲜艳度。不过,在图像复制领域,由于很少有应用需要亮度和色彩鲜艳度,所以这一限制的实际影响较小。该模型包含一个具有“忽略光源”参数的色适应变换,能够预测对某些刺激的不完全色适应,例如正确预测具有D50白点的CRT显示器会保留淡黄色外观。此外,它还包括可变指数(s),可根据周围相对亮度调节图像对比度,这对于跨媒体图像复制应用中的重要色彩外观现象具有重要意义。
2. 模型计算示例

以下是RLAB色彩外观模

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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