条纹投影轮廓术广泛应用于重建物体表面三维形貌。但当测量彩色高反光表面物体时，受环境光照及投影条纹反射的影响，存在相机所采集图像像素过饱和，进而无法测量高反光区域表面三维数据的难题。为解决此问题，本文利用物体表面对不同颜色光反射特性的差异，提出了一种根据被测彩色物体表面色彩分布的自适应编码高反光表面条纹投影轮廓术。该方法通过向高反光区域投射与表面颜色互为补色的颜色光，利用物体对互补色光的高吸收、低反射现象，抑制表面高光的形成，从而实现高反光彩色物体的三维形貌测量。实验结果表明，与多重曝光方法相比，利用单幅自适应颜色编码能够替代多次曝光时间设置下的条纹投影重建，有效降低了投影图像的数量，提高了测量效率。

宽色域技术是目前画质增强方向的研究热点之一，该技术可以大大提高视频图像的色彩还原能力，改善人眼的视觉感受。扩展色域的方法主要分为3个方向，传输“负”值色光、高饱和三原色以及多原色。首先简述了宽色域技术的研究意义，然后主要对现有标准色域和主流宽色域标准进行了介绍，并且详细阐述了多原色宽色域的成像与显示技术，最后讨论了该领域待解决的问题以及未来发展趋势。

针对水下照明图像存在不均匀色偏、对比度低和细节模糊等问题, 提出了一种基于颜色校正的水下照明图像融合方法。首先利用图像通道间的像素相关性, 对红通道进行补偿; 然后基于颜色校正图像, 利用非线性反锐化掩蔽(Nonlinear unsharp masking)技术获得锐度增强图像, 采用具有瑞利分布的限制直方图获得全局拉伸图; 最后通过多尺度融合策略生成融合图像。在自建数据集(Real underwater lighting image, RULI)上的实验结果表明: 本文方法能够去除混合光照在成像过程中的不均匀散射干扰, 并大幅度提高图像的细节清晰度。其图像质量评估指标(Underwater image quality measures, UIQM)和(Image entropy, IE)的平均值分别为 4.7399和 7.7617, 优于现有文献涉及的相关算法。

近期市场出现一种形似铁线绿松石的玉石品种, 商家称之为“中东绿松石”, 困扰了珠宝市场的正常秩序。 对“中东绿松石”进行显微岩相学、 X射线粉晶衍射、 红外光谱、 拉曼光谱、 显微紫外可见光谱和微量元素分析, 确定其矿物学特征和谱学特征并命名。 结果表明: “中东绿松石”是一种多晶质集合体, 以透明-微透明蓝色和白色球状矿物组成的条带为主, 外部具有不透明褐红色矿物, 玻璃光泽, 折射率为1.53~1.54, 相对密度约为2.48~2.60, 紫外荧光灯短波和长波下, 蓝色部分均呈蓝白色荧光。 显微岩相学分析表明, 蓝色和白色的环带区域多为隐晶质放射状玉髓, 部分玉髓表面分布有少量铁氧化物而呈褐红色; 环带的中心区域为0.05~0.3 mm它形粒状的单晶石英。 X射线粉晶衍射分析发现“中东绿松石”中还含有结晶程度不高的针铁矿。 红外光谱显示, “中东绿松石”的红外光谱特征吸收峰与石英质玉石和玉髓一致, 为1 179、 1 104、 798、 781、 690、 540和488 cm-1, 由Si-O非对称伸缩振动、 Si-O-Si对称伸缩振动和Si-O弯曲振动导致。 拉曼光谱分析表明, 样品蓝色环带部分和中心部分具有石英的拉曼位移466和210 cm-1, 样品褐红色部分不仅具有石英的拉曼位移, 还具有针铁矿的拉曼位移302和551 cm-1。 显微紫外可见光谱和微量元素分析表明, “中东绿松石”的蓝色与Cu元素含量呈正相关关系, 表现为600~700 nm吸收带。 尽管“中东绿松石”的外形特点和某些铁线绿松石相似, 但其矿物成分是显晶质石英和玉髓的集合体, 含少量针铁矿, 根据GB/T 16552-2017, 其正确的珠宝玉石名称应为“石英质玉”。

“缅绿料”是近年来滇西市场上出现的新兴缅甸石英质玉石品种, 特点是质地细腻, 绿色带深浅不同的蓝、 黄色调, 部分绿色品种与高品质澳洲绿玉髓较为相似, 但其颜色成因尚不清楚, 鉴定评价及市场推广亦亟需相关理论支持。 运用红外光谱仪、 拉曼光谱仪、 紫外-可见光谱仪、 X射线荧光光谱仪、 X射线粉末衍射仪、 岩矿薄片鉴定等方法对“缅绿料”的矿物组成及结构、 化学成分、 谱学特征及颜色成因等进行探究。 结果表明主要矿物为α-石英（含微量斜硅石）, 以隐晶质为主, 少量微晶质, 含量占90%以上, 其次为显微细粒状、 鳞片状绢云母及镍滑石, 以及微量镍绿泥石、 铬钙钛矿, 局部偶见次生浸染状铁泥质, 整体呈含鳞片显微粒状结构。 红外透射光谱主要显示α-石英的红外吸收特征, 1 019、 800～600和462 cm-1处吸收峰分别归属于νas(Si—O—Si)反对称伸缩振动、 νs(Si—O—Si)对称伸缩振动及δ(Si—O)弯曲振动。 3 463及1 639、 1 399 cm-1处吸收峰由赋存于石英微空隙间的自由水分子的νas（H—O—H）反对称伸缩振动及δ（H—O—H）弯曲振动引起。 拉曼光谱除显示α-石英特征拉曼组峰204、 262、 355、 395、 463 cm-1外, 501 cm-1处的弱拉曼峰指示含微量斜硅石, 675 cm-1处拉曼峰指示含镍滑石。 综合化学成分及紫外-可见光谱特征表明, 该玉石含Mg、 Al、 Cl、 K、 Ca、 Ti、 Cr、 Fe、 Ni等杂质元素, Ni和Fe是主要致色元素。 Ni、 Fe含量的显著差异是其呈现绿-蓝绿、 绿黄-黄绿两种颜色系列的原因。 高含量Ni、 低含量Fe形成绿-蓝绿色系列, 蓝色调变化与Ni含量呈正相关性; 同等低含量的Ni和Fe形成绿黄-黄绿色系列, 黄色调变化与Fe、 Ni含量呈负相关性。 综上, “缅绿料”归属为绿玉髓, 其颜色特征由镍滑石、 绢云母及次生铁泥质等杂质矿物引起, Ni元素以游离态Ni离子和杂质矿物镍滑石两种形式存在, 其中镍滑石在其他来源的绿玉髓中较少见, 可作为产地溯源的重要参考特征。 该研究丰富了绿玉髓的种类及产地信息数据, 亦为进一步探究“缅绿料”成矿地质条件背景提供了基础数据。

为揭示绿色电气石的致色机理, 对阿富汗浅绿色电气石开展了宝石学常规测试、 X射线衍射、 红外光谱、 紫外-可见光谱、 X射线光电子能谱和电子探针等一系列研究。 结果表明, 该电气石相对密度为3.04, No=1.639, Ne=1.620, 多色性弱; 衍射分析表明其为锂电气石; 红外光谱在456, 500, 605, 645, 715, 780, 980, 1 030, 1 110, 1 290, 1 350, 3 460, 3 580和3 640 cm-1等处出现吸收峰, 其中605, 645, 715, 780和1 110 cm-1吸收峰由Si—O—Si对称及非对称伸缩振动引起, 980和1 030 cm-1吸收峰由O—Si—O对称及非对称伸缩振动引起, 500 cm-1吸收峰由Si—O弯曲振动引起, 1 290 cm-1吸收峰由［BO3］伸缩振动引起, 1 350 cm-1吸收峰由OH弯曲振动引起, 3 460和3 580 cm-1处吸收峰由O3H振动引起, 3 640 cm-1处吸收峰由O1H振动引起, 456 cm-1吸收峰强度大, 源自［AlO6］振动。 红外光谱中605和645 cm-1吸收峰与标准谱图的差异可能反映出致色离子的混入对［Si6O18］振动产生一定影响。 衍射分析和红外光谱分析的结果揭示出浅绿色产生的晶体结构基础。 在可见光范围内该电气石在E∥c和E⊥c方向的吸收位置基本相同, 仅吸收强度略有差异, 从而导致其多色性弱, 在红区718 nm和蓝紫区420 nm处均形成吸收, 而在黄绿区则透射良好, 因此呈现其特有的明亮的浅绿色。 紫外-可见光谱分析揭示出浅绿色的颜色结构。 X射线光电子能谱表明该电气石主要含有Li, Na, Al, Si, O, F和B等元素, 微量元素为过渡金属离子Fe2+, Fe3+, Mn2+和Ni2+等, 并且Fe2+, Fe3+和Ni2+占据Y位, 而Mn2+占据Z位。 XPS分析揭示出产生浅绿色的过渡金属离子种类、 价态、 占位等化学状态。 结合电子探针分析, 样品的晶体化学式为: X(Na0.612Ca0.063K0.008)Y(Li0.989Fe2+0.070Fe3+0.117Al1.824)Z(Mn2+0.035Al5.762Si0.203)［Si6.000O18］［BO3］3V(OH2.134O0.866)W(OH0.542F0.458)。 电子探针分析揭示出浅绿色产生的晶体化学组成。 样品紫外-可见吸收谱峰和其化学组分及过渡金属离子化学状态的特征综合表明, 718 nm处吸收可能系由Fe2+-Fe3+的电荷转移引起, 而420 nm处吸收则可能由Ni2+的d—d电子跃迁引起。 上述研究结果能为以致色离子化学状态为基础的改色优化、 以晶体化学及谱学特征为基础的产地鉴定等提供可靠依据。

岩石颜色不仅反映沉积环境而且指示特有矿物与元素, 是纵向横向沉积演化, 地层对比的重要依据和指标之一。 目前岩石颜色主要依赖肉眼识别和主观描述, 或使用色卡进行对比判读。 这些方法受个体差异和环境影响较大, 缺少定量计算方法, 无法满足颜色批量精准识别的需要。 因此快速、 批量、 高效实现颜色的客观识别和数值量化对地质工作研究和应用具有重要意义。 该研究基于色度学原理, 利用光谱分析技术, 结合Python计算机语言编译的岩石颜色定量化识别软件, 实现岩石颜色的数值定量化和批量自动化转换, 提高颜色的判断精度和识别效率。 通过对《Munsell Rock Book》对比发现, CIE RGB颜色系统计算结果与色卡一致性较高, Munsell系统计算结果中色相值(＜3个NBS单位)一致性达到86.7%, 明度值和纯度值的一致性分别达到92.2%和82.2%, 相关性为98.83%和87.50%, 均属于较小色差范围。 相较于Munsell系统计算结果, 31个岩石样品的CIE RGB计算结果与样品颜色的一致性和准确性更高。 造成颜色差异的原因复杂多样, 不仅与颜色系统之间的转换误差和人为主观对比及判读有关, 而且与岩石样品的特殊性和环境等因素密切相关。 本次研究为岩石颜色的快速、 高效、 客观批量化和定量化表征提供了一种可行性方法和思路, 具有较好的应用价值。

印度“龙蛋石”因其与青田龙蛋石具有相似的多色材质, 作为雕刻石引进国内。 然而目前市场对印度“龙蛋石”的谱学特征和成分结构还不清楚。 选取了极具代表性的样品, 利用偏光显微观察、 X 射线粉晶衍射仪(XRD)、 扫描电子显微镜(SEM)、 电子探针(EPMA)、 傅里叶红外光谱仪(FTIR)对该样品的宝石矿物学特征、 颜色成因以及谱学特征进行了深入的研究。 印度“龙蛋石”以具有“白肉红心”为特征。 偏光显微镜显示, “印度龙蛋石”为隐晶质鳞片变晶结构, “红心”区域出现明显的红褐色斑块物质, 并从中心红色区域到边缘黄绿色区域呈现出由密集到松散分布的规律, 与外观颜色变化相符。 X射线粉晶衍射结果显示, 淡黄绿色“白肉”和“红心”区域衍射图谱一致, 均显示三个强的10.00、 4.99和3.33 衍射峰, 且在2.86、 2.99、 3.20、 3.49和3.73 处均可见伊利石衍射峰, 无其他矿物相存在, 表明样品为纯度较高的2M1型伊利石。 XRD在10.00 峰的半高宽为0.092°Δ2θ, 表明伊利石有序度和结晶度较好。 电子探针测试进一步证实该印度“龙蛋石”主要为伊利石, 其平均层间阳离子含量为0.824 p.u.f., 并含有0.05%～0.08%Wt的结构铁。 扫描电镜背散射成分图像显示红褐色斑块状物质具有明显的高亮衬度, 但普遍表现为伊利石鳞片状形貌。 能谱测试表明该区域铁平均含量为0.48%Wt, 高于伊利石中结构铁含量一个数量级, 表明红褐色斑块状含铁物质可能是印度“龙蛋石”的致色物质。 扫描电子显微镜下发现立方形貌的KCl晶体, 指示伊利石可能直接结晶于富K流体中。 傅里叶红外光谱测试结果表明, 样品在3 630 cm-1为OH伸缩振动峰; 830 cm-1为四面体内Al—O振动; 756 cm-1的吸收峰与Al取代Si参与四面体配位有关, 为四面体内Si—O—Al振动的表现。 位于3 625 cm-1附近的OH伸缩振动吸收峰与825和750 cm-1双指纹吸收峰为伊利石矿物的特征傅里叶红外吸收峰, 印证了该印度“龙蛋石”主要矿物为伊利石。 对印度“龙蛋石”的研究丰富了对雕刻石材质的宝石学和谱学特征的认识, 其红外光谱特征可作为雕刻石样品快速无损测试的鉴定依据。

枇杷果味甘酸, 供生食、 蜜饯、 酿酒用, 有化痰止咳、 和胃降气之效, 是春夏之交的度淡水果。 枇杷皮薄、 质细、 松软多汁, 在采摘及藏运过程中极易发生碰伤, 造成经济损失, 因此对碰伤枇杷的高精度快速分级检测处理至关重要。 针对几种碰伤程度的枇杷可以选用不同的方法以减少经济损失, 轻度碰伤的可以制作枇杷汁、 枇杷膏等; 中度碰伤的可以去除损伤部分制作枇杷罐头进行保存; 重度碰伤的直接处理掉节约仓储成本。 目前枇杷的碰伤程度主要通过操作员的肉眼进行损伤辨别, 受到个人习惯、 光线强度和主观心理因素影响, 会对不同碰伤程度的枇杷造成误分类。 故此提出基于高光谱成像技术图谱特征融合的方法对枇杷碰伤程度进行高精度、 快速、 无损分级。 首先, 利用自由落体碰撞装置制备轻度、 中度、 重度碰伤三组样品, 并利用高光谱成像系统采集各样品数据; 其次选用感兴区内100个像素点的平均光谱作为样本光谱并用多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理, 作为光谱特征用于后续模型使用; 最后将光谱数据结合枇杷样品的颜色特征, 利用随机森林(RF)、 偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、 极限学习机(ELM)、 最小二乘支持向量机(LS-SVM)分别建立基于枇杷光谱特征、 RGB颜色特征结合光谱特征、 HSI颜色特征结合光谱特征、 混合颜色特征结合光谱特征的枇杷碰伤程度模型, 在所有模型中混合图像特征结合光谱特征的枇杷碰伤程度模型预测效果最好, 利用RF、 PLS-DA、 ELM、 LS-SVM算法的模型整体识别准确率分别为91.11%、 86.67%、 95.56%、 100%, 其中基于RBF核函数的LS-SVM碰伤枇杷模型准确率最高。 研究结果说明: 单一光谱特征模型准确率最低, 结合RGB颜色特征、 HSI颜色特征后具有更高的准确率, 光谱特征结合混合颜色特征建立的模型准确率最高, 该研究为水果碰伤程度判别提供了一定的理论参考和实验依据。