Stearns-Noechel模型优化及毛条混色配色系统研究
针对缺少理想的混色模型现状和开发计算机混色配色系统的迫切需要，在对经验Steanls-Nochel模型的优化和改善基础上建立了适用于毛条混色应用需要的计算机配色预测数学模型。分析了基于优化的Stearns-Noecbel模型实现混色毛条计算机配色的三刺激值配色原理及算法流程，提出了在配方预测中修正误差的方法及配色效果的控制方法。依此开发的计算机混色配色系统，经过实际的配色实验检验，显示出快速、准确提供混色配方的能力，平均预报色差为0.614CIELab单位，证明开发的配色系统在毛条混色产品配色上是非常有效的。
计算机混色 毛条混色 模型优化 计算机配色
陈维国 沈加加
浙江理工大学,浙江 杭州 310018
国内会议
苏州
中文
9-14
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）