1、隨著顯示和打印技術(shù)的發(fā)展，圖像在不同設(shè)備高保真復(fù)現(xiàn)問(wèn)題一直是圖像處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題。色域匹配算法是其中的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的色域匹配算法沒(méi)有考慮到圖像本身的特性及視覺(jué)感知特性，結(jié)果難以保持圖像細(xì)節(jié)。為了解決上述問(wèn)題，本文對(duì)傳統(tǒng)的色域匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)。
　　首先，本文提出了一種基于色域匹配圖像評(píng)價(jià)(GMIM)的色域匹配優(yōu)化算法。該算法以GMIM為目標(biāo)函數(shù)，依據(jù)信息權(quán)重的大小改變迭代步長(zhǎng)。GMIM分為彩色和非彩色兩部分對(duì)圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)

2、，非彩色部分用于分析圖像亮度分量的差值和梯度信息，可以更好的檢測(cè)出圖像的非彩色失真情況;彩色部分用來(lái)分析圖像的色調(diào)和色度信息，色調(diào)值的計(jì)算采用了圓形統(tǒng)計(jì)理論，更加符合色調(diào)的周期特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文的色域匹配算法能夠更好的保持源圖像的亮度、顏色和細(xì)節(jié)信息。
　　其次，本文設(shè)計(jì)了另一種基于視覺(jué)感知和顯著性的色域匹配算法。該算法將圖像的顯著性信息引入了基于視覺(jué)感知的變分框架。為了使色域匹配圖像保持更好地細(xì)節(jié)信息，將色域匹配的過(guò)程構(gòu)造成