一种基于坐标下降优化的显示设备颜色特性化模型增益‑偏置‑伽玛确定方法

摘要

本发明涉及一种基于坐标下降优化的显示设备颜色特性化模型增益‑偏置‑伽玛(GOG：gain‑offset‑gamma)确定方法，包括步骤：解区域的搜索和解的优化计算方法，该方法利用GOG模型目标函数的形状特性，采用次优化坐标下降和黄金分割方法优化求解GOG模型，可以有效避免采用梯度下降方法所具有的陷入局部极小问题，即解与初值选择相关现象，改进了求解方法的稳定性，能够得到全局最优解，从而使GOG模型求解过程的效率得到提高。

主权项

一种基于坐标下降优化的显示设备颜色特性化模型增益‑偏置‑伽玛(GOG：gain‑offset‑gamma)确定方法，其特征在于：包括优化解区域的确定和GOG模型解的优化计算，步骤如下：设Kg和Gamma为GOG模型的增益和伽玛参数，偏置为1‑Kg；(1)装入显示设备红、绿、蓝某一通道CIEXYZ(国际照明委员会标准色度系统)光谱三刺激值采样数据；(2)设置Kg参数区间、Gamma参数初值、Gamma搜索步长；(3)根据Gamma参数初值和Kg参数区间设置滑动窗口，用该窗口搜索解所在区域，依据下列搜索方法确定窗口：(3.1)取三个Gamma参数值：分别为Gamma初值和Gamma初值加和减Gamma搜索步长；(3.2)对于三个Gamma参数取值，分别在Kg参数区间，采用优化方法计算GOG模型目标函数的最小值，该目标函数f如下：$f(\gamma ,kg)=\underset{kg}{min}\underset{i}{\Sigma }{y}_{max}{\left(y\right(i)-{\left(kg\left(d_i/255\right)+1-kg\right)}^{\gamma })}^2$其中y[i]为红、绿、蓝某一通道CIEXYZ的采样Y的数据，其中y_max为采样中的最大值；d[i]表示对应通道的数字驱动量；γ表示Gamma参数、kg表示Kg参数；(3.3)若窗口右边界的函数值小于中间函数值，则窗口向Gamma值增加一个Gamma搜索步长方向移动，上述三个Gamma值增加一个Gamma搜索步长；若窗口左边界的函数值小于中间函数值，则窗口向Gamma值减去一个Gamma搜索步长方向移动，上述三个Gamma值也减去一个Gamma搜索步长；然后转到步骤(3.2)继续；否则转步骤(3.4)；(3.4)若窗口左右边界的函数值均大于等于中间函数值，则窗口搜索完毕，解所在区域的窗口确定；(4)在窗口内，运用嵌套黄金分割优化方法求解GOG模型；取优化后参数Gamma和Kg值为GOG模型的解。