为测试CIE推荐各颜色匹配函数(CMFs)CIE1931、CIE1964和CIE2006的计算性能,首先使用前期研究中两组基于配对比较法实验采集到的年轻和老年观察者异谱反射色色差比较数据,检验了CIE现有各CMFs的表现。研究发现CIE2006(22,4°)和CIE1931 2° 的计算色差ΔE₀₀分别与56名年轻和40名老年观察者的目视色差ΔV间的STRESS值最小,一致性最好。在RAL K5色卡中选择了明度值 L10*在34.4~71.6范围内的5个不同非彩色作为目标色,使用Epson 喷墨打印机围绕每个目标色分别制作了16个异谱样本。组织了26名年轻观察者基于灰梯尺法进行80对样本的色差比较,结果表明目视色差ΔV与CIE2006(22,2°)CMFs的计算色差ΔE₀₀间STRESS值最小。本次实验的观察视场为8.17°×16.26°,现有CIE2006 CMFs在大视场下对异谱反射色间色差的计算性能还需要进一步改进。

RGB-LED光源的显色质量主要通过显色指数、色域、观察者的颜色辨别能力和物体颜色的饱和度等指标来评价，然而从标准照明体D65变化到一个真实RGB-LED光源（色温为6500 K），某一Munsell色卡所对应的色度不匹配区域还未得到深入研究。首先分别改变蓝、绿、红色LED光源的峰值波长，通过高斯分布函数来生成模拟的RGB-LED光源光谱；然后计算从标准照明体D65变化到一个真实RGB-LED光源（色温为6500 K），12个Munsell色卡所对应的色度不匹配区域；最后分析5个真实的RGB-LED光源上的数据。研究结果表明，色卡所对应的色度不匹配区域与RGB-LED光源的一般显色指数呈负相关，即RGB-LED光源的一般显色指数越大，色卡所对应的色度不匹配区域越小。

受同色异谱影响,在测试光源下会有多种颜色对应参考光源下的某一颜色,这给颜色恒常性的形成带来了挑战。为了研究同色异谱在二维模拟场景下对颜色恒常性的影响,对CRT显示器上进行的非对称颜色匹配实验所获得的数据在同色异谱背景下进行了分析。结果显示:各测试光源下Munsell色卡上的颜色恒常性指数与其对应的同色异谱指数之间几乎不存在相关性;观察者的匹配色度值更接近基于传统完全颜色恒常性计算的理论色度值,而不是基于同色异谱体计算的质心色度值。结果表明,观察者在测试光源下的匹配结果受色卡对应的同色异谱程度的影响较小,观察者在匹配时会寻找更接近标准色卡的光谱反射比所对应的色度值,而不是同色异谱体的质心色度值。

色觉正常的观察者, 尤其是不同年龄段的观察者, 颜色分辨能力具有较大的差异。 为了分类色觉正常观察者的锥细胞光谱响应, 补充现有CIE1931, CIE1964和CIE2006颜色匹配函数, 基于Stiles&Burch数据集的47个观察者函数（10°视场）和CIE2006代入20～80岁（10°视场）观察者不同年龄产生的61个函数（共108个颜色匹配函数）, 用聚类分析方法中的k-medoids算法, 计算距离选用欧氏距离的平方, 将108个颜色匹配函数在(λ), (λ), (λ)三个通道分别聚为5类, 共产生了5×5×5=125个类别。 将108个颜色匹配函数作为108个“个体观察者”, 在iPad显示设备上呈现CIE推荐的17个颜色, 用108个颜色匹配函数和125个类别颜色匹配函数比较, 计算17个颜色的CIEDE2000色差平均值, 以最小色差值作为评价标准, 从125个类别中挑选出10个分类观察者颜色匹配函数表征观察者锥细胞光谱响应。 108名“观察者”中有77.8%的观察者属于这10个分类。 在iPad显示设备上显示CIE推荐的5个颜色（灰、 红、 黄、 绿、 蓝色）, 组织30名（20～25岁）年轻观察者和17名（61～74岁）老年观察者, 在Quato专业显示器上依次匹配5个目标色, 共采集到158组, 即790个（=158组×5个色中心）颜色匹配实验数据。 为将这158组数据（视为158名“观察者”）进行分类, 分别将10个分类颜色匹配函数代入计算, 以计算得到5个颜色CIEDE2000色差平均值最小的颜色匹配函数, 作为158名观察者相对应的分类, 在10个分类观察者函数中优选出8个颜色匹配函数BIGC-1, BIGC-2, …, BIGC-8。 进一步地, 用优化建立的分类颜色匹配函数检验课题组前期基于近同色异谱色样对开展的目视色差比较实验, 结果发现BIGC-3适用于年轻观察者, BIGC-5适用于老年观察者, 同时计算得到的STRESS值也较其他颜色匹配函数的结果有所降低。

在光谱色彩管理色域映射中,针对查找表建立过程中高维光谱数据计算的一系列问题,提出了一种非线性的高维光谱降维方法。对同色异谱黑进行偏最小二乘分析,提取潜在成分,获得了KMN向量,将其与Lab向量组合成6维向量,并作为中间转换空间LabKMN,实现高维光谱数据与低维基向量组合之间的相互转换。LabPQR空间的前3个维度是在特定光照条件下的CIELAB值,后3个维度(PQR)用于描述同色异谱黑的光谱重建维度。对两种方法在光谱精度和色度精度两方面进行比较,基于1600个孟塞尔样本数据的实验计算表明,与LabPQR方法相比,LabKMN的方均根误差均值由0.0164降低到0.0139,光谱精度提高了15.24%,色度重建误差由2.8706降低到1.8138,平均色差降低了36.81%。LabKMN方法降维后的重建精度大幅提高,能够较好地实现更高精度的原始色彩光谱空间的描述。

提出了一种用于光源类型检测的同色异谱对的构建方法,实现了对光源类型的快速有效判定。在目标光源下,利用R矩阵理论从Standard Object Colour Spectra Database中分解出同色异谱黑光谱集;将同色异谱黑与任意目标样本光谱相加,获得目标样本的同色异谱样本集;去除样本集中光谱存在负值的样本;以一般同色异谱指数作为评价指标,选择目标样本同色异谱指数最大的样本,完成同色异谱对的构建。选取4种常见光源,以ColorChecker色卡为目标样本,利用上述方法构建同色异谱对。通过计算同色异谱对在不同光源下的色差值,对其在光源类型判定方面的有效性进行验证。实验结果表明:该方法构建的同色异谱对在非目标光源下具有人眼可辨别的显著色差水平,能够有效地对目标光源的类型进行判定。

为了能够快速、 准确的检测色觉正常观察者的辨色差异, 从而对其红、 绿、 蓝三通道的锥细胞光谱响应进行研究, 设计并制作了由背景层(或和明度层)以及数字层组成的伪同色光谱图像, 其中背景层和数字层具有不同的光谱反射曲线, 经过照明光源以及人眼锥细胞光谱响应的共同作用, 使色觉正常的观察者产生不同的颜色感知差异。 实验首先基于不同光谱原色的输出设备, 在不同的照明光源下, 制作出能够放大观察者差异的近同色异谱色样对。 要求用不同颜色匹配函数计算近同色异谱色样对的CIEDE2000色差值, 有的色差在人眼辨色阈值之内, 有的色差人眼可明显识别。 通过优化计算, 将放大观察者色觉差异的近同色异谱色样对应用于伪同色光谱图像的数字层和背景层, 并利用Epson Stylus Pro7908喷墨打印机和OKI C9600激光打印机分别输出伪同色光谱图像的背景层和数字层。 同时组织了72名色觉正常的观察者(包含55名18～25岁的年轻观察者和17名62～74岁的老年观察者)分别在D65和LED-5000K两种光源下, 对伪同色光谱图像进行识读检验。 识读结果表明, 伪同色光谱图像可以较为准确的判定年轻和老年观察者的视网膜锥细胞光谱响应是否老化。 同种照明光源下, 年轻观察者可以识读出数字的伪同色光谱图像(②/④)老年观察者不能识读, 老年观察者可以识读的伪同色光谱图像(①/③)大多年轻观察者不能识读, 且55名年轻观察者中有4名观察者的目视结果与老年人相同。 另外, 年轻观察者的锥细胞光谱响应与CIE1964和CIE2006(age=25 y)颜色匹配函数较为一致, 而老年观察者的锥细胞光谱响应与CIE1931和CIE2006(age=75 y)颜色匹配函数更为一致。 对比颜色匹配函数的分布, 发现老年观察者的锥细胞光谱响应向长波段偏移, 同时由于屈光系统光学密度增加导致其锥细胞光谱响应有所降低。

为了研究显示设备的原色光谱对色觉正常观察者的颜色分辨差异影响,选择了5台红绿蓝三原色光谱能量分布不同的显示设备,基于国际照明委员会推荐的5个颜色中心,组织了30名年龄分布在20~27岁的色觉正常观察者基于5台显示设备开展颜色匹配实验。同时用108个颜色匹配函数对颜色匹配过程进行了模拟计算,将计算结果与颜色匹配实验结果进行比较,并用同色异谱指标量化不同显示设备对观察者差异性的影响,发现模拟计算结果与颜色匹配实验结果具有较好的一致性。基于实验选取的4台待匹配设备与目标设备进行颜色匹配实验,采集到285个CIELAB色差数据,同色异谱指标的最大值为9.59,最小值为3.89。显示设备的原色光谱对观察者同色异谱的影响较大,红色受设备的影响低于黄色和蓝色。

为了测试不同颜色匹配函数的预测性能, 基于灰色、 棕色、 紫色和蓝色4个目标色, 共制作了16对近同色异谱色样对(围绕每个目标色分别制作了4个待比较色), 组织14名年龄不同的色觉正常观察者基于心理物理实验方法中的比较法, 开展了色差大小比较实验。 结果表明, 实验组织的老年观察者的锥细胞响应较年轻观察者有所下降, CIE1931的预测性能优于CIE1964。 不同颜色区域, 各颜色匹配函数的表现各异, 在进行某些颜色(如灰色, 紫色和蓝色)区域的色度值表征和色差评估时, 即便观察视场角大于4°, CIE1931的计算性能仍然优于CIE1964。 现有CIE2006匹配函数考虑到晶状体光谱透光率和中央凹的锥细胞光谱响应, 下一步可继续强化中央凹锥细胞光谱响应, 优化其计算性能。