优秀的色彩地图设计方法
本研究通过对 RGB、HSV、HSL、XYZ、CIELAB 和 CIELUV 等多种颜色模型进行比较分析，评估它们在准确反映人类感知颜色方面的有效性，从而评价它们在准确反映视觉颜色差异和与人眼兼容的主导调色板提取方面的能力，以便应用于图像处理，数字媒体和设计等相关领域。
Jun, 2024
图像的色彩和纹理分布通过空间分辨率和动力学的级联调整得以观察。这些级联过程揭示了自然场景中完全彩色图像遵循持续线性对数标度法则的普遍属性，并且图案的熵具有不可比拟的普遍熵最大值，还有重要的神经网络、非平衡物理和光谱图像领域的研究价值。
Jun, 2024
我们提出了一种量化评估所有感知对颜色的反应的方法：不同颜色偏好、颜色和谐以及颜色组合偏好。我们的模型通过模糊相似性和分组的比较算法提取出了和谐的调色板，可用于对多彩图像的和谐和偏好进行有用的预测。在服装协调背景下，我们的方法可以根据服装颜色预测个人的喜好。
Aug, 2023
本文提出了一种将图像颜色转换到地形模型中的方法，通过离散不规则颜色的连续规律处理、定量化了颜色的相似性与美学质量，接着将图像至地形颜色转换提出为双目标优化问题，最终证明了这种方法可以更好地实现情感传递。
May, 2022
通过使用模糊基色模型探索了色彩和谐的普遍性，并使用模糊方法在不同领域的吸引人图片上识别了和谐模式和主导色板。实验结果表明，色彩和谐在很大程度上是普遍存在的，而且色调关系、饱和度和色彩强度对色彩和谐的影响同时起到重要作用。
Oct, 2023
本文研究了色调映射的效应对于数字照片的非线性失真以及该失真造成的校准不确定性。我们提出并实现了一种模型和方法来解决这个问题，并用不同的视觉任务来展示了这种方法的有效性。
Nov, 2013
语言理解中的基础是一个活跃的研究领域。以颜色感知和颜色语言为研究基础，通过实证研究发现，颜色空间和语言模型定义的特征空间之间存在相当大的一致性。通过收集包含近 100 万个颜色及其描述的大规模数据集，进行两种对齐方式的实证分析：（i）跨空间对齐，即学习嵌入空间和颜色空间之间的映射，以及（ii）内部空间对齐，通过提示颜色描述之间的比较。我们的结果表明，尽管对于单词基础、高度实用的颜色描述，颜色空间对齐成立，但在存在主观性和抽象性等真实语言使用元素的示例中，这种对齐性显著降低，这表明在这种情况下可能需要基础。
Nov, 2023
本文通过使用预先训练的语言模型，对颜色的结构性关系进行研究，发现在理解色彩的感知结构方面，较为温暖的颜色比较接近于感知颜色空间。
Sep, 2021