Abstract
隨著電腦的普及， 我們常會利用電腦的週邊設備 （ 如：螢幕及印表機 ）去輸出彩色影像。 但是在不同媒體上所得到的影像，在色彩上往往會 不一致。 即使將不同媒體之色彩量測值校正為一致，也就是機器看起來 一樣。但是人眼看起來仍然不一樣。 分析其原因，係因人看顏色會看到 所注視的顏色及其以外的區域， 使得人的彩色知覺會受到媒體光源（由 參考白反應）、影像所在之背景及環境影響。 因此，欲達成不同媒體間 影像重現，必須考慮影響人類彩色知覺的因素。 而色外觀模型具有考慮 光源及環境影響因素的能力， 計算出人所感受到的色外觀（如：色調、 亮度及彩度）。因此，色外觀模型提供了解決此一問題的有效方法。本篇 論文將評估四種色外觀模型（von Kries、CIELAB、RLAB 及 Hunt）於不 同媒體間重現複雜影像的能力。 達成方式：首先，利用我們所提出的不 同媒體間影像重現系統，產生不同色外觀模型的重現影像。 然後，實際 經由人去比對， 以決定色外觀模型表現的優劣順序。我們的評估實驗與 以往評估研究最大不同點， 在於本研究的評估環境，設定於媒體光源亮 度不同（unequal luminance levels）及環境不是全黑（dim surrounding）。此一較接近實際的實驗條件，使得我們的評估結果可在 實際情況下直接應用。除此之外， 我們更針對評估結果中表現最好的色 外觀模型，改善其反函數的運算速度。並且提出背景亮度係數 Yb的量化 公式，以提昇其重現複雜影像的能力。我們的評估結果顯示 Hunt色外觀 模型在此不同光源強度及環境有光的條件下 ，對不同影像，其色彩重現 能力均最佳。而在改進部分，我們所提出反函數方法將速度提昇 2倍。同 時，由於適當的決定 Yb，使得Hunt色外觀模型對複雜影像表現確實有所 提昇。 因此，Hunt色外觀模型在表現上及速度上均能符合不同媒體間重 現複雜影像的需求。