8、色彩感知与物理原理深度解析

色彩感知与物理原理深度解析

1. 色彩信息基础

相机和人眼内的光感受器对不同波长的光有不同程度的响应。大多数相机和人眼都有几种不同类型的感受器,它们对不同波长光的敏感度各异。通过比较几种传感器的响应,能获得关于入射光能量随波长分布的信息,这就是色彩信息。色彩信息可用于识别图像中的高光部分和去除阴影。图像中物体的颜色取决于物体的照明方式,但有算法可对此进行校正。

2. 人类色彩感知
  • 光谱能量密度 :光源发出或表面反射的光在不同波长下具有不同的能量,这种能量随波长的分布有时被称为光谱能量密度。人眼视觉系统对大约 400nm 到 700nm 波长范围内的光有响应。仅含单一波长能量的光呈现出浓郁的颜色,这些颜色被称为光谱色。从 700nm 到 400nm 的光谱色依次为红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫,但现在“靛”这个名称不太常用,因为人们通常难以区分靛色与蓝色或紫色。如果各波长的强度相对均匀,光看起来就是白色。
  • 色彩匹配实验 :在最简单的色彩感知实验中,在黑色背景上只呈现两种颜色。受试者在分视场的一半看到测试光,然后可以调整另一半中混合光的强度,使混合光与测试光匹配。用代数形式表示为 (T = w_1P_1 + w_2P_2 + \cdots),其中 (T) 是测试光,(w_i) 是非负权重,(P_i) 是基色光。若允许减法匹配(即可以向测试光中添加某些基色光),大多数观察者只需三种基色光就能匹配测试光,这就是三色原理。但有两个前提条件:一是必须允许减法匹配;二是基色光必须相互独立。
  • 格拉斯曼定律
      <
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值