| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| ·引言 | 第13-18页 |
| ·颜色再现的目标 | 第13-15页 |
| ·颜色的同色异谱评价 | 第15-16页 |
| ·基于光谱的多色复制技术 | 第16-18页 |
| ·国内外研究现状与发展 | 第18-24页 |
| ·光谱成像技术的应用 | 第18-22页 |
| ·光谱预测模型的研究现状 | 第22-23页 |
| ·多色印刷系统的发展 | 第23-24页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第24-26页 |
| ·本文的研究目的 | 第24页 |
| ·本文的主要内容 | 第24-26页 |
| ·本文的组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章 光谱预测模型 | 第28-50页 |
| ·色彩管理系统 | 第28-30页 |
| ·基于半色调的前向光谱预测模型 | 第30-41页 |
| ·基于回归方法的光谱预测模型 | 第31-37页 |
| ·Murray-Davies模型 | 第31页 |
| ·Neugebauer模型 | 第31-33页 |
| ·Cellular Neugebauer模型 | 第33-35页 |
| ·Yule-Nielsen修正模型 | 第35-37页 |
| ·基于呈色原理的光谱预测模型 | 第37-41页 |
| ·Clapper-Yule多重内反射模型 | 第37-39页 |
| ·扩展Murray-Davies模型 | 第39-40页 |
| ·扩展Neugebauer概率模型 | 第40-41页 |
| ·基于双通量的前向光谱预测模型 | 第41-45页 |
| ·Kubelka-Munk光谱预测模型 | 第41-44页 |
| ·Saunderson修正模型 | 第44-45页 |
| ·后向光谱预测模型 | 第45-49页 |
| ·基于约束最优化理论的分色模型 | 第46-47页 |
| ·基于Kubelka-Munk理论的配色模型 | 第47-49页 |
| ·Allen三刺激值匹配法 | 第47-49页 |
| ·McGinnis光谱匹配法 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于统计特征的色料成分预测 | 第50-68页 |
| ·统计分析方法及其在颜色科学中的应用 | 第50-57页 |
| ·主成分分析原理 | 第50-53页 |
| ·独立分量分析模型 | 第53-54页 |
| ·独立分量的求解过程 | 第54-55页 |
| ·快速独立分量分析算法 | 第55-57页 |
| ·统计分析在颜色科学中的应用 | 第57页 |
| ·基于旋转主成分分析的色料成分预测 | 第57-63页 |
| ·旋转主成分分析模型 | 第57-59页 |
| ·极大方差正交旋转方法 | 第59-60页 |
| ·基于旋转主成分分析的色料成分预测 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-63页 |
| ·基于阻尼修正FICA的色料成分预测 | 第63-67页 |
| ·阻尼修正FICA算法 | 第64-65页 |
| ·基于阻尼修正FICA的色料成分预测 | 第65页 |
| ·实验结果 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于光谱匹配的最佳墨色选取 | 第68-80页 |
| ·光谱匹配技术 | 第68-71页 |
| ·传统模式识别匹配技术 | 第68-70页 |
| ·基于光谱数据库的匹配技术 | 第70-71页 |
| ·非负最小二乘法 | 第71-73页 |
| ·一般最小二乘原理 | 第71-72页 |
| ·非负最小二乘问题 | 第72-73页 |
| ·基于混合距离测度的最佳墨色选取 | 第73-78页 |
| ·混合距离测度方法 | 第73-74页 |
| ·基于混合距离测度的最佳墨色选取 | 第74-76页 |
| ·实验结果 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第五章 基于网点增益的光谱预测模型 | 第80-99页 |
| ·网点增益模型的研究现状 | 第80-88页 |
| ·基于Yule-Nielsen修正模型的六色光谱Neugebauer公式 | 第81-82页 |
| ·Iino-Berns网点增益校正模型 | 第82-85页 |
| ·Tzeng改进网点增益校正模型 | 第85-88页 |
| ·四色网点增益模型的研究 | 第88-90页 |
| ·基于四色网点增益的光谱预测模型 | 第90-98页 |
| ·实验准备 | 第90-91页 |
| ·实验方案及结果 | 第91-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 基于遗传算法的目标分色 | 第99-119页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第99-102页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第99-101页 |
| ·遗传算法的运行流程 | 第101-102页 |
| ·遗传算法求解约束优化问题 | 第102页 |
| ·基于自适应选择策略的遗传算法 | 第102-104页 |
| ·光谱预测模型的简易反向求解方法 | 第104-109页 |
| ·基于遗传算法的目标分色 | 第109-118页 |
| ·最佳四色组合方案的确定 | 第109-112页 |
| ·基于遗传算法的目标分色 | 第112-115页 |
| ·打样输出实验结果 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第七章 总结与展望 | 第119-122页 |
| ·本文的创新点 | 第119-120页 |
| ·存在的问题及下一步工作 | 第120-122页 |
| 附录 同色异谱指数(MI)的计算 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-133页 |
| 已发表论文 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |