35、色彩差异公式与色彩外观模型解析

色彩差异公式与模型解析

色彩差异公式与色彩外观模型解析

1. CIE94 色彩差异公式

1.1 定义与概述

CIE94 色彩差异公式由国际照明委员会(CIE)技术委员会 1 - 29 “工业色彩差异评估” 开发,主席为美国的 D.H. Alman 博士。它是基于 CIELAB 的色彩差异公式,通过简单的 “加权函数” 修正 CIELAB 视觉均匀性的不足,并利用 “参数因子” 考虑照明/观察条件对色彩差异评估的影响。CIE94 可视为 CMC 色彩差异公式的简化版本,也是当前 CIE 推荐的 CIEDE2000 公式的前身。

1976 年,CIE 推荐了 CIELUV 和 CIELAB 色彩空间及其对应的色彩差异公式,定义为这些空间中的欧几里得距离。但这两个色彩空间只是近似均匀的,在不同实际应用中可能需要对亮度、色度和色调差异使用不同的权重。近年来,为提高 CIELAB 的性能,提出了几个基于 CIELAB 的色彩差异方程,按时间顺序包括 JPC79、CMC、BFD 和 CIE94。如今,普遍认为这些公式大多显著改进了 CIELAB。

1.2 公式定义

假设下标 1 和 2 表示颜色对中的两个样本,CIE94 色彩差异公式(表示为 ΔE 94 (kL:kC:kH))定义如下:
[
\Delta E^{
} {94}(k_L:k_C:k_H) = \sqrt{\left(\frac{\Delta L^{ }}{k_LS_L}\right)^2 + \left(\frac{\Delta C^{ } {ab}}{k_CS_C}\right)^2 + \left(\frac{\D

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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