24、CIE色度适应变换与色度坐标解析

CIE色度适应变换与色度坐标解析

1. 色度适应变换(CAT)概述

色度适应变换在颜色科学中起着关键作用,它主要用于处理不同照明条件下颜色感知的变化。通常,色度适应变换包含以下三个主要步骤:
1. 锥体响应转换 :通过一个3×3矩阵进行线性变换,将颜色刺激转换为长波(红色)、中波(绿色)和短波(蓝色)的敏感度。不同的变换函数可能采用不同的基本原色。
2. 色度适应机制 :将测试样本在测试照明下的锥体响应(R, G, B)转换为在参考照明下的适应锥体响应(Rc, Gc, Bc)。不同的色度适应变换(CAT)在这一步骤的转换方式有所不同。
3. 反向锥体变换 :使用第一步的逆矩阵,将第二步得到的适应锥体响应(Rc, Gc, Bc)转换回参考照明下的三刺激值。

2. 常见的色度适应变换

2.1 von Kries色度适应变换

von Kries在1902年提出了早期的色度适应变换。他基于Young - Helmholtz理论,认为虽然三种锥体类型(R, G, B)的响应受色度适应的影响不同,但每种锥体机制的相对光谱敏感度保持不变。因此,色度适应可以看作是每种锥体机制的敏感度按一个常数因子变化。相关公式如下:
- 适应锥体响应计算
[
\begin{cases}
Rc = \alpha R \
Gc = \beta G \
Bc = \gamma B
\end{cases}
]
其中,(\

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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