Transformationer mellan olika färgrymder och gamuts är allestädes närvarande operationer utförs på bilder. Ofta innebär dessa omvandlingar informationsförlust, till exempel vid kartläggning från färg till gråskala för utskrift, från multispektral eller multiprimär data till tristimulus utrymmen, eller från en färggamut till en annan. I alla dessa applikationer finns det en enkel "naturlig" kartläggning från källutrymmet till målutrymmet, men kartläggningen är inte bijective, vilket resulterar i informationsförlust på grund av metamerism och liknande effekter. Vi föreslår ett klusterbaserat tillvägagångssätt för att optimera omvandlingen för enskilda bilder på ett sätt som bevarar så mycket av informationen som möjligt från källutrymmet samtidigt som den förblir så trogen som möjligt mot den naturliga kartläggningen. Vårt tillvägagångssätt kan tillämpas på en mängd färgomvandlingsproblem, inklusive färg till grått, gamut kartläggning, omvandling av multispektral och multiprimär data till tristimulus färger, och bildoptimering för färgbrist tittare.
Lau m.fl. REF först projicera färgbilden till luminansutrymmet, och anta en klusterbaserad strategi för att förbättra luminanskontrast.
Cluster-based color space optimizations
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}