1、顏色科學領域隨著科學技術的發(fā)展和人們生活水平的提高而不斷拓展，如何準確預測人眼視覺感知的顏色，是顏色科學致力解決的問題。明度作為顏色的三屬性之一，是顏色科學的一個重要研究內容。本課題主要研究內容為明度預測模型的評價及優(yōu)化。包括客觀評價現(xiàn)有明度預測模型的預測準確性，找出最優(yōu)明度預測模型;構建新的彩色圖像去色算法，將最優(yōu)的明度預測模型運用于彩色圖像去色算法中以及建立自發(fā)光顏色明度數(shù)據(jù)集。
　　本文首先評價Wyszecki、Nayata

2、ni、Fairchild提出的三類明度預測公式和Nayatani、Hunt、CIECAM97s、CIECAM02四種色貌模型中的明度預測模型預測準確性，得出較優(yōu)明度預測模型。通過客觀的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)明度預測公式的預測準確性高于色貌模型，其中Fairchild提出的第三種預測模型最能準確預測人眼的明度感覺，但在亮調區(qū)域，尤其是亮調的黃、品、藍色相上預測效果不佳。
　　為了將研究結果與實踐結合，本文將較優(yōu)的明度預測模型中的明度算法運用于

3、彩色圖像去色算法中。常用的彩色圖像去色方法是直接丟掉圖像的彩色信息，僅保留物理明度值，本文將保留的物理明度值更改為Fairchild提出的第三種明度預測模型的預測明度值，發(fā)現(xiàn)這種去色方法對亮調與過飽和顏色的去色效果不理想，而對亮調與中間調去色效果優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像去色方法。
　　由于自發(fā)光顏色在日常生活中的比重的不斷增加，本課題還研究建立自發(fā)光顏色明度數(shù)據(jù)集，通過VAC明度視覺匹配法，獲取與彩色色塊相匹配的非彩色色塊明度值，處理實驗數(shù)