照明光源显色性评价方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了照明光源显色性评价方法和装置，包括：获取色样的光谱数据和色度值；将色样的光谱数据和色度值通过色貌模型，得到色貌参数；将色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集；对初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据；对降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集；将降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集；根据优化色样集得到光源显色指数；该照明光源显色性评价方法和装置是针对印刷品照明光源建立的典型颜色样本集，色样代表性强，同时降低了计算量，可以普遍适用于印刷品照明光源显色性评价。

Evaluation method and device for color rendering of lighting source

The present invention provides a method and device for evaluating the color rendering of illumination light source, including: acquiring spectral data and chromaticity value of color samples; obtaining color parameters from spectral data and chromaticity value of color samples through color appearance model; obtaining initial clustering color sample set by clustering algorithm; dimensionality reduction of spectral data for all color samples in initial clustering color sample set to obtain dimensionality reduction spectrum number. According to the spectral clustering of the reduced-dimension spectral data, the reduced-dimension spectral clustering set is obtained; the reduced-dimension spectral clustering center is taken as the representative color sample, and the optimized color sample set is obtained; the color rendering index of the light source is obtained according to the optimized color sample set; the evaluation method and device for the color rendering of the light source are the typical color sample set established for the printed lighting source, which has strong representativeness of the color sample and reduces the design. The calculation can be generally applied to the color rendering evaluation of printed lighting sources.

【技术实现步骤摘要】
照明光源显色性评价方法和装置
本专利技术涉及照明
，尤其是涉及照明光源显色性评价方法和装置。
技术介绍
光源显色性是描述光源颜色特性的一个方面，即物体在光源照明下所呈现颜色的真实性。CIE规定光源显色性以计算显色指标的方法进行评价，显色指标是计算标准色样分别在待测光源和参照标准光源下的色差，颜色偏差越小，表明待测光源的显色性能越好。现有的用于评价光源显色性的显色指标，存在色样代表性差，计算量大等问题，更没有针对印刷品照明光源建立典型颜色样本集，不能普遍适用于印刷品照明光源显色性评价。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供照明光源显色性评价方法和装置，针对印刷品照明光源建立典型颜色样本集，色样代表性强，同时降低了计算量，可以普遍适用于印刷品照明光源显色性评价。第一方面，本专利技术实施例提供了照明光源显色性评价方法，所述方法包括：获取色样的光谱数据和色度值；将所述色样的所述光谱数据和所述色度值通过色貌模型，得到色貌参数；将所述色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集；对所述初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据；对所述降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集；将所述降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集；根据所述优化色样集得到光源显色指数。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，标准色样包括色域边界高饱和度色样集和色域内色样集，所述将所述色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集，还包括：对所述色域边界高饱和度色样集的色貌参数进行聚类，得到第一初始聚类色样集；对所述色域内色样的色貌参数进行聚类，得到第二初始聚类色样集。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对所述初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据包括：对所述第一初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到第一降维光谱数据集；对所述第二初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到第二降维光谱数据集。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述对所述降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集包括：对所述第一降维光谱数据集进行光谱聚类，得到第一降维光谱聚类集；对所述第二降维光谱数据集进行光谱聚类，得到第二降维光谱聚类集。结合第一方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述将所述降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集包括：将所述第一降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到第一优化色样集；将所述第二降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到第二优化色样集。第二方面，本专利技术实施例还提供照明光源显色性评价装置，所述装置包括：获取模块，用于获取色样的光谱数据和色度值；色貌参数获取模块，用于将所述色样的所述光谱数据和所述色度值，通过色貌模型，得到色貌参数；第一聚类模块，用于对所述色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集；降维模块，用于对所述初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据；第二聚类模块，用于对所述降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集；优化模块，用于将所述降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集；光源显色指数获取模块，用于根据所述优化色样集得到光源显色指数。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，标准色样包括色域边界高饱和度色样集和色域内色样集，所述第一聚类模块包括：对所述色域边界高饱和度色样集的色貌参数进行聚类，得到第一初始聚类色样集；对所述色域内色样的色貌参数进行聚类，得到第二初始聚类色样集。结合第二方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述降维模块包括：对所述第一初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到第一降维光谱数据集；对所述第二初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到第二降维光谱数据集。结合第二方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述第二聚类模块包括：对所述第一降维光谱数据集进行光谱聚类，得到第一降维光谱聚类集；对所述第二降维光谱数据集进行光谱聚类，得到第二降维光谱聚类集。结合第二方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，所述优化模块包括：将所述第一降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到第一优化色样集；将所述第二降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到第二优化色样集。本专利技术实施例提供了照明光源显色性评价方法和装置，包括：获取色样的光谱数据和色度值；将色样的光谱数据和色度值通过色貌模型，得到色貌参数；将色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集；对初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据；对降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集；将降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集；根据优化色样集得到光源显色指数；该照明光源显色性评价方法和装置是针对印刷品照明光源建立的典型颜色样本集，色样代表性强，同时降低了计算量，可以普遍适用于印刷品照明光源显色性评价。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的照明光源显色性评价方法流程图；图2为本专利技术实施例一提供的照明光源显色性评价方法中步骤S103的流程图；图3为本专利技术实施例一提供的照明光源显色性评价方法中步骤S104的流程图；图4为本专利技术实施例一提供的照明光源显色性评价方法中步骤S105的流程图；图5为本专利技术实施例一提供的照明光源显色性评价方法中步骤S106的流程图；图6为本专利技术实施例二提供的照明光源显色性评价装置示意图。图标：10-获取模块；20-色貌参数获取模块；30-第一聚类模块；40-降维模块；50-第二聚类模块；60-优化模块；70-光源显色指数获取模块。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为便于对本实施例进行理解，下面对本专利技术实施例进行详细介绍。实施例一：图1为本专利技术实施例一提供的一种照明光源显色性评价方法流程图。参照图1，该方法包括以下步骤：步骤S101,获取色样的光谱数据和色度值；这里，色样选自印刷色彩管理中的标准色标，基于颜色管理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种照明光源显色性评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取色样的光谱数据和色度值；将所述色样的所述光谱数据和所述色度值通过色貌模型，得到色貌参数；将所述色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集；对所述初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据；对所述降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集；将所述降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集；根据所述优化色样集得到光源显色指数。

【技术特征摘要】
1.一种照明光源显色性评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取色样的光谱数据和色度值；将所述色样的所述光谱数据和所述色度值通过色貌模型，得到色貌参数；将所述色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集；对所述初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据；对所述降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集；将所述降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集；根据所述优化色样集得到光源显色指数。2.根据权利要求1所述的照明光源显色性评价方法，其特征在于，标准色样包括色域边界高饱和度色样集和色域内色样集，所述将所述色貌参数通过聚类算法，得到初始聚类色样集，还包括：对所述色域边界高饱和度色样集的色貌参数进行聚类，得到第一初始聚类色样集；对所述色域内色样的色貌参数进行聚类，得到第二初始聚类色样集。3.根据权利要求2所述的照明光源显色性评价方法，其特征在于，所述对所述初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到降维光谱数据包括：对所述第一初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到第一降维光谱数据集；对所述第二初始聚类色样集内的所有色样进行光谱数据降维，得到第二降维光谱数据集。4.根据权利要求3所述的照明光源显色性评价方法，其特征在于，所述对所述降维光谱数据进行光谱聚类，得到降维光谱聚类集包括：对所述第一降维光谱数据集进行光谱聚类，得到第一降维光谱聚类集；对所述第二降维光谱数据集进行光谱聚类，得到第二降维光谱聚类集。5.根据权利要求4所述的照明光源显色性评价方法，其特征在于，所述将所述降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到优化色样集包括：将所述第一降维光谱聚类集中心作为代表色样，得到第一优化色样集；将所述第二降维光谱聚类集中心作为代表色...

【专利技术属性】
技术研发人员：廉玉生，胡晓婕，刘艳星，金杨，魏先福，黄敏，徐艳芳，
申请(专利权)人：北京印刷学院，
类型：发明
国别省市：北京,11