4.6
Chất màu và ảnh bức xạ kế tự quét đa
phổ điện.Mô hình và Cách biểu diễn.
1. Lời giới thiệu ................................................................................... 337
2. Những ghi chú sơ bộ trên mô hình của những bứcảnh...................................... 338
3. Các ký hiệu và những kiến thức cần biết .......................................................... 340
3.1 Lấy mẫu Thực hành3.2 Biểu diễn Hệ thống một chiều riêng biệt.
3.3 Biểu diễn Hệ thống Nhiều chiều.
4. Những ảnh Tương tự như những chức năng Vật lý............................................ 342
5. Đo màu................................................................................... 342
5.1 Mẫu màu
5.2 Trình bày về sự thích ứng màu
5.3 Những thuộc tính (của) màu phù hợp với các chức năng
5.4 Những ghi chú về việc lấy mẫu và đặt tên màu
5.5 Một chú y về hệ biến dạng phi tuyến cùa mắt
5.6 Những không gian màu đồng dạng
6. Lấy mẫu của những tín hiệu màu và những cảm biến.........................................348
7. Sự Định kích cỡ Thiết bị vào/ra............................................................... 350
7.1 Những định nghĩa kích cỡ và Thuật ngữ học
7.2 Kích cỡ CRT
7.3 Bộ quay và bộ quét
7.4 Máy in
8. Tóm lược và phối cảnh Tương lai........................................................ 352
Chứng thực........................................................................................ 353
Tài liệu tham khảo .............................................................................. 353
1 Lời giới thiệu
Một trong số nhiều khía cạnh cơ bản nhất của xử lý ảnh là trình bày ảnh. Khái niệm cơ bản cơ bản của ảnh
là một ma trận của những con số được củng cố bởi hình ảnh hình thành từ thực tế.Việc giải thích vể khái
niệm đó lại là vấn đề khác.Nó liên quan đến cảnh hay đối tượng vật lý được ghi ảnh và những kết quả đại
diện cho đối tượng đó được hiển thị như thế nào.Cũng như những dữ liệu đang tồn tại từ việc xử lý số. Đó là
những mối quan hệ được trình bày ở chương này.

chiều dễ dàng hiển thị trong một đồ thị nơi sự chia tỷ lệ là rõ ràng.Người quan sát chỉ khảo sát những số gắn
hệ trục để xác định được đồ thị và đưa một bức tranh mang tính chức năng trí tuệ.Với những chức năng được
đánh giá bởi lượng vô hướng hai chiều màn hình trở nên phức tạp hơn.Hiển thị chính xác chức năng hai
chiều của đại lượng vecto, ví dụ màu vẽ hình, sẽ được bàn luận sau khi dụng cụ cần thiết trên sự lấy mẫu và
đo màu được bao trùm.
Những chức năng hai chiều có thể hiển thị bằng những cách khác nhau.Thông thường nhất được hỗ trợ bởi
MATLAB [1].Ba chức năng thông dụng nhất là kích thước đồ họa,đồ thị thang đo độ xám và đường viền
phác họa.Người sử dụng cần phải chọn màn hình đúng cho thông tin sẽ được chuyển. Hãy cho chúng ta xem
xét toàn bộ ba cách thức thể hiện.Ví dụ đơn giản, coi hàm hai chiều Gauso có dạng
F (m, n) = sinc (m/a + n/b )
ở đây,cho những giá trị a = 1 và b = 2 .
Những đường đẳng cự hay đồ thị bề mặt ngoài cho thấy vẻ ngoài của một bản vẽ không gian 3 chiều (3-
D).Bề mặt có thể được đại diện như một lưới thép hay như một chất rắn bóng, như trong Hinh 1.Trong cả hai
trường hợp, những phần chức năng sẽ bị mờ tối bởi những phần khác,chẳng hạn, một không thể nhìn xuyên
những đường búp sóng.Việc trình bày này hợp lý để quan sát trạng thái của những chức năng toán học, như
những chức năng mở rộng, hay lọc trong không gian những miền tần số.Một lợi thế của đồ thị bề mặt là cho
một lợi ích chỉ định của những giá trị của chức năng một khi mô hình hiển thị trên hệ trục.Nó hiếm khi có
hiệu quả với mô hình của những bức ảnh.
Những mô phỏng đường viền tương tự đối với đường viền hay những bản đồ địa hình được sử dụng để mô
tả những sự định vị vị trí địa lý.Chức năng sinc được cho thấy sử dụng phương pháp này trong Hình2 Các
điểm có giá trị đặc biệt được nối bằng một nét liền.Để một chức năng thực hiện liên tục thì các đường nối
phải khép kín. Hình 1: Mặt nổi
4.6 Màu và sự trình bày ảnh Multispectral và Màn hình

Hình 2: Mặt đường viền
Đồ thị bề mặt ngoài hữu ích trong việc định vị vị trí tọa độ các cực hay các đường trục của ảnh với những
chức năng hai chiều.Nó được sử dụng chủ yếu trong phân tích phạm vi và những ứng dụng để nhận

kỳ phương pháp giảm nhiễu nào đều làm giảm bớt phạm vi xử lý ảnh;Như vậy,ảnh đầu ra trải qua sự nâng
cao tương phản bổ sung nếu tỷ lệ min\max được sử dụng.Kết quả là dải rộng hiển nhiên tốt hơn và bức ảnh
tốt hơn.
Có vài cách để thực hiện quy tắc này.Đa số cách thích hợp sẽ phụ thuộc vào ứng dụng.Sự chia tỷ lệ có thể
được sử dụng để chia tỷ lệ min\max của tập hợp ảnh để so sánh.Trong một số trường hợp, nó thích hợp để
chia những những giá trị tại giới hạn màn hình,hơn là bắt buộc toàn bộ phạm vi vào trong phạm vi màn
hình.Điều này đặc biệt đúng với những ảnh chứa đựng một số sai lệch.Có thể thật ích lợi để giới hạn phạm vi
của ảnh tới một phạm vi đặc biệt mà ta quan tâm,thông thường sẽ giảm bớt phạm vi sẽ được sao chép lại.
2. Trình bày một bước chèn,một phần mức xám tuần tự từ những trị số cực tiểu tới cực đại,với ảnh để trình
bày những mức xám của ảnh được vẽ bản đồ như thế nào cho độ sang hay mật độ.Điều này cho phép một
số ý tưởng của các giá trị lượng được liên kết với các phần tử của ảnh.Điều này thường được thực
hiện trên các hình ảnh được sử dụng để phân tích,chẳng hạn như các tấm ảnh kỹ thuật số từ không
gian dò.
3. Việc sử dụng một bản đồ chất xám,cho phép một loạt các cấp độ màu xám để phân biệt được
hình.Trong phần mềm như MATLAB, người sử dụng có thể kiểm soát việc lập bản đồ liên tục
giữa các giá trị của hình ảnh và các giá trị được gửi đến các thiết bị hiển thị.Ví dụ, xem xét các
hình CRT giám sát như các thiết bị đầu ra.Những chất lượng hình ảnh của sản phẩm phụ thuộc
vào rất nhiều yếu tố, bao gồm cả những phản độ bóng và thiết lập để quan sát,cụ thể chất lân
tinh được sử dụng trong quan sát,các mức độ tuyến tính của súng điện tử, và các không gian
ánh sáng.việc đó yêu cầu sự điều chỉnh được thực hiện sao cho người sử dụn có thể để phân
biệt tất cả các cấp của một bước wedge của mức độ 32 từ tối nhất đển trắng nhất.
Hầu hết các hiển thị có vấn đề với cấp độ màu xám ở kết thúc của phạm vi được đồng
nhất.Điều này có thể khắc phục bằng cách điều chỉnh phù hợp của các mức độ tương phản và
được kiểm soát và lập 1 bản đồ thích hợp để hiển thị hình ảnh với các giá trị.Đối với các thiết
bị sao chép cứng,các phương tiện nên được đưa vào tài khoản.Ví dụ, thay đổi trong giấy loại
hoặc nhà sản xuất có thể kết quả đáng kể trong các biến thể chất lượng.
3. Ghi chú kiến thức và điều kiện tiên quyết
Trong đa số trường hợp, các quá trình xử lí ảnh có thể được đại diện như là một mở rộng của
một chiều quá trình.Vì vậy, đó là hợp lý để đề cập đến một chiều, hoạt động có điều kiện tiên
quyết để các chương và sẽ tạo thành cơ sở của quá trình xử lí ảnh.

Trong đó các giới hạn của tích phân tương ứng với khu vực hỗ trợ cho góc mở.Trong khi có
thể có những trường hợp mà trong đó mẫu này được sử dụng trong không gian lấy mẫu,các
chiều hướng chính được sử dụng trong các mẫu sóng dài của các tín hiệu hình ảnh.Mà chủ đề
sẽ được diễn tả sau này.Các tín hiệu suy rộng được thể hiện trong phương trình

Trong đó hàm tập hợp,{gn (t)} cung cấp các quá trình nội suy từ những không gian rời rạc
hoặc liên tục.Dạng chính xác của{gn (t)} phụ thuộc vào dạng{a, (t)}.
3.2 Hệ thống đại diện liên tục một chiều
Những phép toán tuyến tính trên các tín hiệu và hình ảnh có thể được đại diện rất đơn giản
như ma trận hình ảnh.Trong nội bộ dạng của ma trận có thể phức tạp,nhưng những khái niệm
thủ thuật của hình ảnh là rất dễ dàng.Hãy để chúng tôi xem xét các đại diện của một vòng một
chiều trước khi đi vào các tuyến đa chiều.Coi như hệ thống thời gian bất biến

Vòng giá trị rời rạc tới liên tục là do

Trong đó n và k là mẫu đại diện của các tín hiệu analog,ví dụ như, s (n) = s (T n).Vì nó là giả
định rằng các tín hiệu theo điều tra có hỗ trợ truyến tính,các tổng là tuyến tính trên một số
phương diện.Nếu s(n) có M mẫu khác 0 và h(n) có Lmẫu khác 0, sau đó g(n) có thể có nhiều
nhất là N = M + L - 1 nonzero mẫu.Đó là giả định người đọc là quen thuộc với những gì đang
có điều kiện cần thiết để chúng tôi có thể đại diện cho hệ thống tự do rời rạc gần đúng. Bằng
cách sử dụng định nghĩa của các tín hiệu như là một véc tơ, s = [s(0),s(l),...,S(M - m)], chúng
tôi có thể viết các tổng của công thức (8) là

g = Hs, (9)
Trong đó vectors s và g có chiều dài của M và N tương ứng và các ma trận N x M theo H
[3].Thông thường được mong muốn để làm việc với các bảng ma trận vuông.Trong trường hợp
này,các yếu tố đầu vào véc tơ có thể được thêm với điểm 0 vào cùng một kích thước như g và
ma trận H được sửa đổi để tạo một mẫu Toeplitz N x N.Nó thường hữu ích, bởi vì các hiệu quả
của FFT,để trong khoảng Toeplitz bởi một mẫu tuần hoàn ràng buộc bởi yếu tố thích hợp phía
trên bên phải của ma trận vuông Toeplitz.Việc lấy xấp xỉ tốt thúc đẩy hoạt động tốt với tín hiệu

chia, và sự độc lập của những vân giao thoa.Những giả định kết quả trong khối dữ liệu của ma
trận có chiều hướng giảm bớt các tính toán.Một ví dụ được hiển thị trong vấn đề phục hồi đa
chiều [4].
4. Hình ảnh tương tự như chức năng vật lý
Hình ảnh mà tồn tại trong thế giới tương tự là một phân phối spatiotemporal của các radiant
năng lượng.Như đã nói trước,chương này sẽ không thảo luận về chiều hướng temporal nhưng
sẽ tập trung vào các khía cạnh về không gian và chiều dài bước sóng của hình ảnh.Đại diện của
chức năng là f (x, y, ).Trong khi thường bị xem nhẹ do quá trình học sinh tìm hiểu về hình
ảnh đầu tiên của họ,nó là căn bản để xác định những giá trị của chức năng đại diện.Từ khi
chúng tôi đang phân chia năng lượng bức xạ,giá trị của các chức năng đại diện cho năng lượng
được đư ra, chính xác như điện lý thuyết.Các đơn vị sẽ là năng lượng trên 1 đơn vị diện tích
(hoặc góc độ) trên 1 đơn vị thời gian trên 1 đơn vị chiều dài sóng.Từ những quan điểm về hình
ảnh trên,các chức năng được mô tả bởi các không gian phân phối năng lượng ở các cảm biến.
Không có vấn đề cho dù các đối tượng trong hình ảnh thuận sáng hay phản ánh sáng.
Để có được một mẫu hình ảnh analog,chúng ta phải tích hợp trên không gian, thời gian, và
sóng dài để có được một số năng lượng hữu hạn,kể từ khi chúng ta đã loại bỏ thời gian từ việc
mô tả,chúng ta có thể có watts trên 1 đơn vị diện tích trên 1 đơn vị chiều dài sóng.Để có được
cộng hưởng, hướng sóng dài được tích hợp ra bằng cách sử dụng hiệu quả chức năng phát
quang thảo luận trong các phần đo màu ở trên.Công của các đơn vị đang có cường độ ánh
sáng lux (lumens/m ) hoặc footcandles.Xem [5] cho một định nghĩa chính xác của số lượng bức
xạ kế.Một bảng tiêu biểu về mức độ ánh sáng được ghi trong Bảng 1.Phổ biến nhất cho các
công cụ đo cường độ ánh sáng là ánh sáng đo được sử dụng trong nhiếp ảnh chuyên nghiệp và
nghiệp dư.
Để mẫu một hình ảnh một cách chính xác, chúng ta cần phải có khả năng phân phối chỉ số
năng lượng ở mỗi mức độ.

Bảng 1 Chất lượng mô tả của thụ cấp
Mô tả LUX (cum2) Footcandles
Moonless night ~10 -10
Full moon night ~10 -10

tầm nhìn đơn sắc ở cấp độ ánh sáng thấp;các cones được sử dụng cho màu sắc tầm nhìn ở mức
độ cao hơn ánh sáng.Có ba loại cones.Mỗi loại là nhạy cảm cực đại với một phần khác nhau
của phổ.Chúng thường được gọi tắt là dài, trung bình,và sóng ngắn.Một mô tả đề cập đến
những cones đỏ,vàng, xanh,mặc dù mức tối đa là nhạy cảm trong màu vàng, màu xanh lá cây,
xanh và khu vực của phổ.Nhớ lại rằng nhìn thể kéo dài từ -400 nm (màu xanh) để -700 nm
(màu đỏ).Dộ nhạy của cones có liên quan đến sự hấp thu của bột màu cảm ứng trong cones.Độ
nhạy cảm hấp thu của các cones đã được nghiên cứu bởi một số nhà nghiên cứu.Một ví dụ biểu
đồ được hiển thị trong Hình.4.Trước khi các công nghệ đã có sẵn để đo trực tiếp các biểu
đồ,chúng được ước tính từ một thử nghiệm thông minh về ánh sang của màu.Một mô tả của thử
nghiệm này,mà vẫn còn được sử dụng ngày nay,có thể được tìm thấy trong [8,5].

Hình 4 Cone sensitivities.
Grassmann đã đề ra một định luật cho hỗn hợp màu sắc vào năm 1853 [9, 10, 5].Bổ xung
trong định luật này đề cập đến việc bổ sung các phổ hai hoặc nhiều hơn các nguồn ánh sáng.
Ngoài ra,Grassmann phỏng đoán rằng bất kỳ bổ xung hỗn hợp màu sắc có thể phù hợp theo
đúng số lượng của ba stimuli chính.Xem xét những gì đã được biết về các tính chất vật lý của
mắt tại thời điểm đó,các tính chất của định luật có y nghĩa rất sâu sắc.Cần lưu ý rằng các "định
luật" là không thật chính xác như vật lí,nhưng về cơ bản các giá trị xấp xỉ theo một loạt các
điều kiện thấy được.Có những nghiên cứu hiện tại mang tầm nhìn màu sắc và cộng đồng khoa
học dựa trên các sàng lọc và sửa đổi của pháp luật.
Những định luật của Grassmann là chủ yếu về dệt may, in trong văn bản gần đây về màu sắc
khoa học [5].Hiện tại của chúng ta với sự hiểu biết vật lý của mắt và một nền tảng cơ bản trong
đại số tuyến,các định luật của Grassmann có thể được nêu chi tiết súc tích.Hơn nữa, mở rộng
của các quy định và bổ sung tính chất là rất dễ dàng bắt nguồn bằng cách sử dụng ma trận toán
học.Đã có một số giấy tờ cho thấy một cách tiếp cận có hệ thống để mô tả màu sắc không gian
như được xác định bởi một tiêu chuẩn của người quan sát [11,12, 13,14]. Phần này sẽ sơ
sài,tổng kết các kết quả này và liên hệ chúng để chế biến khái niệm tín hiệu rất đơn giản.Cho
mục đích công việc này, đó là đủ để lưu ý rằng các phổ của ba loại hình cảm ứng khác nhau là
đủ để xác định một không gian véc tơ ba chiều.
5.1 Màu sắc Sampling


∆ là đại diện cho mẫu và các giới hạn tổng được xác định bởi khu vực hỗ trợ của sự nhạy
cảm của mắt. Phương trình này có thể được suy rộng để đại diện cho bất kỳ màu sắc thay thế
bởi cảm biến sk (.) với mk (.) nào.Các mẫu rời rạc này là dễ dàng đại diện trong ma trận.Điều
này sẽ được thực hiện trong những phần sau.
5.2 Đại diện rời rạc của sự dung hợp màu
Các phản ứng của mắt có thể được đại diện bởi một ma trận, S = [S1, S2, S3], nơi mà N
vectors, Si, đại diện các phản ứng của loại cảm biến thứ i (cone). Bất kỳ phổ nào đều có thể
được đại diện bởi một véc tơ N, f. Các phản ứng của cảm ứng cho các đầu phổ vào là một bộ ba
véc tơ,t,thu được theo Hai dải phổ nhìn thấy được cho thấy: có cùng một màu sắc, nếu chúng xuất hiện cùng nhau
để quan sát. Trong mô hình tuyến của chúng ta, điều này có nghĩa là nếu f và g là haivéc tơ họ
N đại diện cho phân phối phổ khác nhau, chúng đang có màu sắc tương đương, nếu

Rõ ràng là có thể có nhiều phổ khác nhau và có vẻ như là cùng một màu cho các quan sát. Hai
phổ xuất hiện cùng được gọi là metamers.Dị tính (meh.tam.er.ism) là một trong những vấn đề
hấp dẫn và hầu hết trong khoa học màu sắc.Điều đó là cơ bản màu sắc "răng cưa" và có thể
được mô tả bởi các mẫu suy rộng mô tả trước đó.
Rất khó để tìm ma trận,S, định nghĩa các phản ứng của mắt.Tuy nhiên, đó là một thử nghiệm
khái niệm đơn giản được sử dụng để xác định hình ảnh không gian xác định bởi S. Một chi tiết
thảo luận của thử nghiệm này được ghi trong [8,5]. Xem xét các thiết lập của phổ đơn sắc e (,
cho i = 1,2,. . . , N. Họ véc tơ N, ei, có một trong các vị trí thứ I và khác 0.Mục đích của thử
nghiệm là để phù hợp với mỗi phòng trong số phổ đơn sắc với một sự kết hợp các tuyến phổ
chính.Đầu tư thiết lập ba nguồn ánh sáng được N độc lập tuyến tính trong không gian.Hãy để
cho ma trận, P = [P1, P2, P3], đại diện cho nội dung phổ ban đầu. Các màu sắc huỳnh quang
của một tivi là một ví dụ phổ biến (Hình 5).
Một thử nghiệm được tiến hành trong đó có một chủ đề được hiển thị một trong những phổ đơn
sắc, ei, trên một nửa của một hình ảnh khác field.On một nửa số hình ảnh trường xuất hiện một

Sau khi đã xác định con người nhìn không gian con, chúng ta thấy điều đó đáng giá để xem
xét một số khái niệm chung chung trong cả không gian.Bởi vì tương đối định nghĩa đơn giản
của toán học cho phù hợp với màu sắc trong phần cuối cùng,các tiêu chuẩn định nghĩa đếm
được do Grassmann đang có một cách dễ dàng bắt nguồn do rất đơn giản ma trận điều
khiển[13].Những tính chất là một phần quan trọng trong lấy mẫu và hiển thị màu sắc.
Đều 1 (phụ thuộc của màu trên A) và hiển thị.
Hai hình ảnh phổ, e và g, xuất hiện cùng một nếu và chỉ nếu ATF = ATg.Với văn bản toán
học này, chúng ta đã STF = StG nếu ATF = ATg. Dị tính là màu răng cưa. Hai tín hiệu mẫu F
và g là do cones hay đường đẳng biến bởi các chức năng và phù hợp với màu sản xuất trong
cùng một giá trị tristimulus.Tầm quan trọng của việc này là bất kỳ chuyển đổi tuyến tính nào
củađộ nhạy cảm của mắt hoặc dể phù hợp với chức năng màu CIE có thể được sử dụng để xác
định một màu sức cho phù hợp.Điều này cho biết thêm vĩ độ màu trong việc lựa chọn các bộ
lọc cho máy ảnh và máy quét cũng như màu sắc cho các trang thiết bị đo lường.Đều đó là cơ sở
cho việc thiết kế các chức năng quét các bộ lọc màu tối ưu [16, 17]. Hình 6: CIE xyz màu sắc phù hợp với chức năng.
Một lưu ý là thuật ngữ thích hợp trên đây.Khi đối sánh màu ma trận là tiêu chuẩn CIE [5],
các yếu tố của ba véc tơ xác định bởi t = ATF tristimulus được gọi là giá trị và thường biểu
hiện bằng X, Y, Z; ví dụ t = [X, Y, Z]. Các sắc độ của 1 phổ là thu được theo định mức các giá
trị tristimulus,

Kẻ từ khi sự điều phối sắc độ là được chuẩn hóa, bất kỳ hai trong số chúng đang có đủ các
đặc tính sắc độ của một phổ.X và y là các điều khoản tiêu chuẩn cho mô tả sắc độ.Điều đó
được lưu ý là các ước của việc sử dụng các biến khác nhau cho các yếu tố của véc tơ tristimulus
có thể làm cho trạng thái chuyển đổi giữa các không gian véc tơ,chú y ở văn bản khoa học màu
sắc thì khó khăn hơn.
CIE đã chọn các véc tơ cảm ứng a2 để tương ứng với các thụ hiệu quả chức năng của
mắt.Chức năng này, hiển thị như giữa cong trong Hình 6,cung cấp cho các tỷ đối cảm ứng của
mắt với năng lượng ở mỗi sóng dài.Tristimulus Y là giá trị được gọi là thụ và nhận thức cho

trong máy quay tivi chỉ là một bộ lọc gần lý tưởng.Các bộ lọc thường thu được bằng cách đơn
giản xén bớt các phần của bộ lọc lý tưởng với sai lệch dưới 0.Phần này giới thiệu một lỗi mà
không thể được sửa bởi bất kỳ sự xử ly sau nào.
Mục 3 (chuyển đổi của các véc tơ màu)
Nếu c và d là những vécto màu sắc trong ba không gian được liên kết với các phổ nhìn thấy
được,f, dưới P Q tương ứng an đầu và sau đó

A là ma trận màu sắc phù hợp với chức năng liên kết với P ban đầu.Đây là một ma trận nhỏ 3
x 3 là tất cả các chuyển đổi đó là cần thiết để đi từ một không gian màu sắc tới 1 không gian
khác.
Mục 4 (Metamers và không gian thị giác chủ quan)
Phổ không gian N chiều có thể được chia thành không gian con 3-D được biết đến như là một
HVSS và không gian con N-3-D được biết đến như là các không gian màu đen. Tất cả các
metamers của phổ tháy được đặc biệt, f, được cho bởi

P, = A (A A)A là phép chiếu song song tới không gian thị giác, Pb = [I - A (A A)A ] là
phép chiếu song song tới không gian đen, và g là véc tơ bất kì trong không gian N.
Cần lưu ý rằng con người có thể không nhìn thấy (hoặc phát hiện) tất cả các phổ thị giác
trong không gian.Kể từ đó, đây là một không gian véc tơ, có tồn tại với các yếu tố phủ định giá
trị.Những yếu tố này không phải là thực và vì vậy không thể được nhìn thấy.Tất cả các vectors
trong không gian tối có yếu tố phủ định.Trong khi các vectors không gian tối đen không phải là
không gian thực và có thể không được nhìn thấy, chúng có thể được kết hợp với vectors nhìn
trong không gian để sản xuất một thực thể.
Mục 5 (Hiệu quả của sự chiếu sáng)

Hiệu quả của một phổ ánh sáng, đại diện bởi các N véc tơ l, là chuyển hóa sự thích ứng màu sắc
ma trận A bởiTrong đó L là một ma trận chéo xác định bằng cách đặt các đường chéo của L là 1.Phổ được

mẫu phổ bức xạ.Các hệ thống đo lường được cho bởi

r là độ phân giải cao của đại diện lấy mẫu phổ bức xạ và M = [ml, m2, m3] đại diện cho độ
nhạy có độ phân giải cao của máy quay.Ma trận M bao gồm các tác động của các bộ lọc,vệ
tinh.
Những giá trị này được sử dụng để mô phỏng màu sắc tại trạm tiếp nhận truyền hình.Hãy để
chúng ta xem xét các sao chép của màu sắc ở các tuyến nhận bởi một sự kết hợp của phổ bức
xạ của ba chất huỳnh quang trên màn hình, biểu thức P = [pl, p2, P3] là đại diện cho phổ pk của
các màu đỏ, xanh, và màu xanh các chất huỳnh quang.Chúng ta cũng sẽ giả định rằng các tín
hiệu điều khiển,hoặc kiểm soát giá trị,cho các chất huỳnh quang để được kết hợp của các giá trị
đo bằng máy quay, c = Bv.Phổ được sao chép là r^ = Pc.
Hình của phổ bức xạ được xác định bởi các phản ứng của con mắt,

S được xác định bởi EQ. (14).Các giá trị của các phổ tristimulus sao chép do các TV đang thu
được theo

Nếu các mẫu được thực hiện một cách chính xác,các gí trị tristimulus có thể được tính, có
nghĩa là, B có thể được chọn để mà t = t .Kể từ khi ba primaries không độc lấp với metameric
và độ nhạy của mắt,(EP)-l tồn tại bình đẳng,chúng ta có

Kể từ tristimulus bình đẳng của các giá trị giữ cho tất cả r. Điều này có nghĩa là màu sắc phổ
lấy mẫu là đúng,nếu độ nhạy của máy quay là trong vòng một chuyển đổi của độ nhạy của mắt,
hoặc màu sắc đương lượng phù hợp với chức năng.
Xem xét các trường hợp, trong đó số lượng các cảm ứng,Q, trong một máy quay hoặc bất kỳ
màu thiết bị đo được lớn hơn ba, các điều kiện đó là độ nhạy của mắt phải được sự kết hợp
tuyến tính của các mẫu thiết bị độ nhạy.Trong trường hợp này,

Hiện có vẫn chỉ có ba loại hình nón được mô tả bởi S.Tuy nhiên, việc tăng số lượng chức
năng cơ sở được sử dụng trong các thiết bị đo cho phép thêm tự do để các nhà thiết kế của các
dụng cụ.Từ véc tơ không gian điểm, các mẫu là chính xác, nếu ba chiều véc tơ không gian xác

trong quá trình nhận biết.Hệ phy tuyến này thường được mô phỏng như là một hàm logarit;
trong bất kỳ trường hợp nào,nó sẽ luôn luôn đơn điệu trong phạm vi của cường độ đang xét.
Các chức năng phy tuyến, v = V (c), chuyển biến véc tơ ba yếu tố trong một cách độc lập; đó là,

Kể từ đẳng thức là bị bắt buộc cho phù hợp với một màu sắc do EQ. (2), các chức năng V (-)
của chúng tôi sẽ không ảnh hưởng đến định nghĩa của màu sắc tương đương.Theo phương diện
toán học,

nếu và chỉ nếu, S F = S G. Hệ phy tuyến này là chính xác,không có gì ảnh hưởng đến độ nhạy
cảm trong quá trình kết hợp màu sắc và là một trong những nguyên nhân gây nhiều tranh luận
về "đồng bộ màu sắc không gian" thảo luận kế tiếp.

5.6 Không gian màu đồng dạng
Đã đề cập rằng hệ thống psychovisual này còn được biết đến là hệ không phy tuyến.Các vấn
đề của đối sánh màu có thể được xử lý bởi hệ thống dây lý thuyết kể từ khi nhận tín hiệu trong
một chế độ tuyến tính chính xác và bình đẳng.Trong thực tế,nó là hiếm khi là một kỹ sư có thể
sản xuất một chính xác để phù hợp với bất kỳ đặc điểm kỹ thuật. Những hình ảnh phy tuyến
của các hệ thống có một vai trò quan trọng trong quyết định của một chức năng màu cảm
ứng.Tầm nhìn màu sắc là quá phức tạp để được mô tả bởi một chức năng rất đơn giản. Một chỉ
số đo lường cảm ứng được, phù hợp với những quan sát của bất kỳ cảnh nào hiện nay là tốt
ngoài khả năng,năng lực.Tuy nhiên, nhiều công việc đã được thực hiện để xác định con người
phù hợp với màu nhạy cảm trong lĩnh vực mà hai màu đối diện chỉ là một phần nhỏ của lĩnh
vực thị giác.
Một số trong các thử nghiệm kiểm soát đầu tiên trong màu cảm ứng đã được thực hiện bởi
Mac Adam [18].Các quan sát xem một đĩa làm bằng hai hình bán nguyệt của màu sắc khác
nhau trên một nền trung lập.Một màu đã được cố định; sự khác có thể được điều chỉnh bởi các
bộ phận.Kể từ khi Mac Adam tiên phong làm việc,đã có rất nhiều các nghiên cứu về màu cảm
ứng.Hầu hết trong số này có nhiều thay đổi trong đo ba chiều rằng giá trị cảm ứng ellip trong
không gian tristimulus.Công việc do Wyszecki và Felder [191 là đặc biệt quan tâm, vì nó cho
thấy sự biến đổi giữa các quan sát và giữa một quan sát vào những lúc khác nhau.Các biến thể

ứng.Phản xạ thường characterize mỗi ngày các đối tượng,nhưng thỉnh thoảng manmade bài với
đặc biệt như là các bộ lọc và loại lưới sóng ta đang quan tâm.Illurninants một sự thay đổi đối
phó từ ánh sáng ban ngày tự nhiên hay ánh sáng ban đêm đặc biệt để đèn hình ảnh được sử
dụng trong các thiết bị.Cảm ứng các nhất thường được sử dụng trong đánh giá là những màu
sắc của con mắt.Tuy nhiên, vì những lý do sử dụng trong máy quét và máy ảnh, ống CCDs và
bộ nhân quang electron đang được quan tâm.
Điều quan trọng nhất là các đặc điểm cảm biến độ nhạy của mắt hay, đẳng biến, màu sắc phù
hợp với chức năng,ví dụ như, Hình. 6.Người ta dễ dàng thấy rằng, chức năng trong hình. 4, 6, 7
là rất đều và có giới hạn băng thông rộng.Đây là một lưu ý là trên băng thông thích hợp.Chức
năng đại diện liên tục với chức năng hỗ trợ hữu hạn.Bởi vì hỗ trợ hữu hạn của các khó khăn,
chúng không thể bị hạn chế dải tần.Tuy nhiên, chúng được đều và có khả năng rất thấp bên
ngoài của một băng tần số rất nhỏ.Với việc sử dụng 2nm,đại diện của các chức năng, phổ của
các tín hiệu được hiển thị trong Hình. 8.Các đại diện cho phổ Welch ước tính, trong đó có các
dữ liệu ô cửa đầu tiên,và sau đó cường độ của DFT là tính [2].Nó giống như 10nm, lấy mẫu sản
xuất rất nhỏ lỗi răng cưa.
Trong bối cảnh máy ảnh và máy quét, trên thực tế điều khiển cảm biến cần được xem
xét.May mắn thay, hầu hết các cảm ứng có rất cảm ứng đều cong có băng thông rộng so sánh
với những màu sắc của chức năng đối xứng.Xem trên bất kỳ Cẩm nang CCD cảm ứng hay bộ
nhân quang electron.Làm giảm nhiều cảm ứng để được nghiên cứu cũng có thể là hợp lý do
thực tế là những căn chỉnh có thể được thiết kế để đền bù cho các đặc tính của các cảm biến và
đem lại sự kết hợp trong một sự kết hợp của các tuyến CMFs.