CN104272071B

CN104272071B - 用于测量物体颜色的方法和设备

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Publication number: CN104272071B
Application number: CN201380009854.XA
Authority: CN
Inventors: 弗兰克·埃内贝勒
Original assignee: COLOR GRAIL RESEARCH
Current assignee: COLOR GRAIL RESEARCH
Priority date: 2012-02-17
Filing date: 2013-02-14
Publication date: 2016-08-24
Anticipated expiration: 2033-02-14
Also published as: RU2632577C1; FR2987120B1; KR20140143153A; KR102007309B1; CN104272071A; BR112014020281A2; US9671329B2; EP2815218B1; BR112014020281B1; IL234131A; JP2015513077A; FR2987119A1; WO2013120956A1; AU2013220349A1; FR2987120A1; JP6231498B2; CA2864763A1; EP2815218A1; US20150062584A1; FR2987118A1

Abstract

本发明涉及一种用于通过使用设备(10)测量至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)的方法，所述设备(10)包括能够发射以光通量的形式表示的彩色光源的装置(11)以及电子彩色图像传感器(12)。本发明还涉及一种设备(10)，包括用于发射彩色光通量的形式的彩色光源的装置(11)和电子彩色图像传感器(12)，用于测量至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率的函数R^OBJ(λ)，所述物体(30)放置在位于能够发射彩色的所述装置(11)的对面并基本垂直于所述装置(11)的区域，并且放置于所述电子彩色图像传感器(12)的视野内，所述物体(30)还受到表示为l^ext(λ)的恒定且未知的外部环境光通量(40)形式的外部光源。

Description

用于测量物体颜色的方法和设备

技术领域

本发明涉及颜色测量的领域。

更具体地，本发明涉及一种使用电子设备来测量物体颜色的光谱的方法，并且涉及相关联的设备。

背景技术

颜色是被人眼感知的光通量。它涉及基于波段的能量C(λ)的光谱分布，在这种情况下，λ在从380至780nm的可见光范围(1931年由国际照明委员会CIE定义的标准观察者)内。在下面的章节中，描述该光谱能量分布的函数，将由字母和括号内的λ表示。

考虑到添加合成方法，任何颜色都可以由它在三基色中的颜色坐标表示。虽然存在若干基色系统，但是在下面的章节中采用的系统将是两个标准化的基色系统，它们是CIEXYZ颜色空间(以及在恒定亮度下具有颜色平面的其变量CIE Yxy)和CIE L*a*b空间，该CIEL*a*b空间提供用被称为“deltaE”的欧几里得范数来估计颜色差异的能力，其代表由人眼所感知的颜色的差异。这两个空间的“色域(gamut)”(范围)涵盖了整个人类可视范围。也将做出对应于当前可用的大多数电子设备的参考色域的三色sRGB空间的参考。sRGB的色域没有覆盖整个人类可见范围，尤其是在蓝绿光谱内。

物体颜色来自于入射的光通量与所述物体的表面之间的相互作用。三种现象相互竞争以给出材料的外观，这三种现象已知为：吸收、镜面反射和漫反射。镜面反射发生在物体的表面。光与物体的材料，特别与其颜料存在很小的相互作用。因此，反射光的颜色接近于接收光，而反射的能量被集中在以由斯内尔-笛卡儿(Snell-Descartes)定律所定义的理论方向为中心的波瓣(lobe)中。与此相反，漫反射发生在较大的深度。发射光被染上颜料的颜色，而且反射的能量独立于观察方向。换句话说，镜面反射是表面的闪亮分量而漫反射是表面的不光滑的和有颜色的分量。

因此，物体颜色从而取决于两个独立的因素：物体所受的照明和物体表面的性质。该后者的特征是“双向光谱反射率”函数。它被定义为从表面反射的亮度和表面的照明之间的比率。该函数的值取决于波长λ，取决于入射光的方向以及观察的方向。对应于漫反射的物体的均匀漫反射率R^OBJ(λ)仅取决于波长λ。这是它在闪光现象之外给予了在色感中的颜色信息。

这就是为什么物体颜色可以被表征为1)在给定光源下反射的光(例如，在暗室中在光源D50下的CIE L*a*b颜色坐标)，或者更好的，2)其光谱反射率R^OBJ(λ)。第一种方法需要相对简单的测量设备(包括颜色图表、三激励颜色计等等)，但具有同色异谱的高风险(此方法不是很精确)。它的使用一般限于在制造工艺(印刷、纺织、图形绘制工艺等)中标准或基准颜色偏差的监控。第二种方法需要更复杂的设备(包括衍射光谱仪、具有平行双光感受器的光谱仪等等)。其不受同色异谱的影响(此方法是很精确的)，并使得有可能在不同的光源(内部、外部)下模拟颜色的感知。它是由苛刻的专业人士在设计活动中为了使用而设计的。

所有这些设备与如可拿到任何位置的手机或平板电脑的移动、手持和非计划的使用不兼容。它们的使用是比较复杂的，更不用提他们所代表的显著额外费用。

相反，当前在移动电话和平板(iOS、Android等)上可用的用于颜色测量的应用并不要求额外的专业设备，但这些应用不提供精确的颜色测量。事实上，它们只依赖于通过用于计算白平衡的程序使用设备的彩色图像传感器(三激励光探测器的阵列、拜耳红-绿-蓝矩阵)。因此，它们对物体颜色的感知是由环境光的未知变化导致失真的。

从现有技术中已知的技术包括发射衍射光谱仪和一种用于测定物体的光谱反射率的函数的方法：设备在目标方向上产生标准化的白色光源S(λ)，在物体上反射该光源，然后通过棱镜用来朝向数十个光检测器(每个子频谱使用一个光检测器)进行衍射，其提供了内插Ε(λ)的能力，其中R^OBJ(λ)＝E(λ)/S(λ)。通过现有技术的这种方法测量物体颜色的操作是通过专门开发的盒装单元以及通过需要用于遮蔽任何未知外部光源的遮盖物的过程来执行的。此外，这种类型的光谱仪不能被用来执行光谱摄影。

从美国专利No US5963333中现有技术还提供了一种具有LED和平行布置的两个感光体的光谱仪、一种光谱仪检测单元和一种用于确定物体光谱反射率的函数的方法等知识。通过现有技术的这种方法的物体颜色的测量是通过专门开发的盒装单元以及通过需要用于遮蔽任何未知外部光源的遮盖物的过程来执行的。此外，这种类型的光谱仪不能被用来执行光谱摄影。

通过专利申请PCT No WO2004/079314，现有技术还提供了一种颜色计、一种颜色计检测单元以及一种用于通过计算对标准颜色偏差来确定物体颜色的方法等知识。通过现有技术的这种方法的物体颜色的测量的操作是通过专门开发的盒装单元、需要用于遮蔽任何未知外部光源的遮盖物的过程，以及不能够在严格意义上测量光谱反射率函数的方法来执行的。

通过英国专利申请No GB2474701A，现有技术还提供了一种颜色计、一种颜色计检测单元以及一种用于通过计算对标准颜色偏差来确定物体颜色的方法等知识。通过现有技术的这种方法来测量物体颜色的操作是通过配备有用于发射颜色的闪光的屏幕以及在相对面配备有照相机单元的电话来执行的。通过现有技术的这种方法的颜色的测量是通过专门开发的波导(套镜、光纤等)，需要用于遮蔽任何未知外部光源的遮盖物或波导的过程，以及不能够在严格意义上测量光谱反射率函数的方法来执行的。

发明内容

本发明的目的是通过提供用于测量物体颜色的方法来克服现有技术的缺点，该方法通过光谱通过使用作为发射器的能够发射彩色光源的装置，和作为接收器的电子彩色图像传感器，二者并排放置，在具有或不具有存在的未知(但对所有闪光是恒定的)外部光源下进行。

原则上，本发明操作与衍射发射光谱仪相反：替代于生成单一标准化的光源并用数十个光检测器对其进行分析，本发明生成数十个标准化光源并仅使用三个光检测器分析它们。

为此，本发明在其最一般的意义上涉及一种用于通过使用设备测量至少在物体的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)的方法，所述设备包括能够发射以光通量的形式表示的彩色光源的装置以及电子彩色图像传感器，其特征在于，该方法包括以下步骤：

●将所述物体放置于区域内，所述区域位于能够以彩色光通量的形式发射彩色光源的所述装置对面并基本垂直于所述装置并且位于所述电子彩色图像传感器的视野内，所述物体还受到以恒定且未知的外部环境光通量l^ext(λ)的形式的外部光源，其中λ表示波长；由所述装置发射一系列的N个光源S^source(λ)_i(其中，N为大于1的自然数，i从1到N变化，λ为波长)，S^source(λ)_i已知为能够发射彩色的光通量的所述装置的输入参数的函数，由所述电子彩色图像传感器捕获至少在所述物体的一个点上反射的光通量并且输入传感器，所述光通量被表示为E^capteur(λ)_i，其中，N为严格大于2的自然数，i从1到N变化，λ为波长；并由于光波叠加特性以及通过定义至少在物体的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)，获得“E_i”的N个方程：E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_ⅰ)；以及

●通过求解N个方程E_i的系统，由所述设备确定两个未知连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)：

-通过在源和传感器的光谱的交叉区内积分每个方程E_i，通过将灵敏度在选择的色度基表示为x，y和z，每个方程E_i然后生成3个“积分E_i”方程：

∫(E^capteur(λ)_i*x(λ)*dλ)-∫((R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_i)*x(λ)*dλ)

∫(E^capteur(λ)_i*y(λ)*dλ)-∫((R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_i)*y(λ)*dλ)

∫(E^capteur(λ)_i*z(λ)*dλ)-∫((R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_i)*z(λ)*dλ),

-通过使用数字图像传感器的输出参数计算对应于左手侧的E_i积分方程的数值；以及

-通过使用由至少一个插值函数S(λ)连接的有限数量的插值点(λ_j，y_j)来表达两个未知的连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)，用于保持所述未知连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的连续性质，λ_j是在源和传感器的光谱的交叉区被选择的波长并且是用来对给定的精度最小化插值点数目而被选择的方法的输入参数；以及

-通过查找函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的参数y_j，其最小化Ei积分方程所产生的最小二乘法系统||A*X-B||₂。

因此，根据本发明的方法提供了精确测量至少在一个点上的物体的均匀漫反射率的能力，并且相对于现有技术中描述的解决方案，该方法处于优化的方式。此外，本发明在日常使用的移动或手持设备上工作良好。

有利地，所述方法进一步包括确定外部光源l^ext(λ)的值的步骤。

可选地，所述方法进一步还包括将至少在物体的一个点上的均匀漫反射率的函数R^OBJ(λ)转换为对于给定光源的CIE XYZ坐标的步骤。

根据一个实施例，闪光的数量与用于确定至少在物体的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)和外部光源l^ext(λ)的值的插值点的数量是相同的数量级。

根据一个变型例，所述方法包括在若干光谱波段确定至少在物体的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)和外部光源l^ext(λ)的值的步骤。

根据一个实施例，所述设备使用用于发射彩色闪光的屏幕和探测并捕获由目标物体反射的光的电子图像传感器。

根据实施的具体方式，所述设备是具有内置或者可移除的闪光的相机单元或相机。

有利地，所述设备实施用于确保有效转换彩色闪光的发射和接收的波导。

根据一个变型例，实施所述方法是为了获取物体的光谱图片和根据意愿进行色调整(白平衡)。

根据另一个变型例，根据前述权利要求中的一项的所述方法，其特征在于，实施所述方法是为了测量包括于如下群组中的要素的颜色：材料、固体、液体、气体、绘画、挂毯、图形、纺织品、塑料、木材、金属、土壤、矿物、植物和食品。

根据一个实施例，实施所述方法是为了测量包括于如下群组中的要素的至少一种的在人类和生物体上的用于医疗或美容目的颜色：皮肤、青春痘、痣、毛发、毛皮、化妆品、和牙齿。

根据一个变型例，实施所述方法是为了一维或多维的彩色条形码的使用。

根据实施的具体方式，实施所述方法目的是协助有色盲和/或失明的人。

本发明还涉及一种设备，其包括能够发射彩色光通量的形式的彩色光源的装置和电子彩色图像传感器，用于测量至少在物体的一个点上的均匀漫反射率的函数R^OBJ(λ)，所述物体放置在位于能够发射彩色的所述装置的对面并基本垂直于所述装置的区域，并且放置于所述电子彩色图像传感器的视野内，所述物体还受到表示为l^ext(λ)的恒定且未知的外部环境光通量形式的外部光源，其特征在于，该设备包括用于如下的装置：

●发射一系列的N个光源S^source(λ)_i(其中，N为严格大于2的自然数，i从1到N变化，λ为波长)，S^source(λ)_i已知为能够发射彩色的光通量的所述装置的输入参数的函数，由所述电子彩色图像传感器捕获至少在所述物体的一个点上反射的光通量并且输入传感器，所述光通量被表示为E^capteur(λ)_i，其中，N为大于1的自然数，i从1到N变化，λ为波长；并由于光波叠加特性以及通过定义至少在物体的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)，获得N个方程(E_i)：E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_ⅰ)；以及

●通过求解N个方程E_i的系统，确定两个未知连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)：

-通过查找曲线R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的参数y_j，其最小化E_i积分方程所产生的最小二乘法系统||A*X-B||₂。

附图说明

这里下面出于纯粹解释的目的，通过对本发明的实施例的描述的帮助，通过参考附图，可以更好地理解本发明，其中：

图1示意性地示出了根据本发明的设备；以及

图2表示根据本发明的方法的不同步骤；

图3描述了在根据本发明的方法的一部分的过程：人眼、传感器、源、测量中涉及的波长的波段的系统性非重叠；以及

图4、图5、图6、图7和图8示出了闪光算法，其中生成连续的网格以便在闪光三角形内以尽可能均匀的方式分布N个闪光。

具体实施方式

作为初步的说明，应该指出，本节中的符号如下所示：传感器＝电子彩色图像传感器(在校准和基准的语境中没有使用视频功能，仅拍摄静态图像)，源＝彩色的光源/闪光(屏幕、二极管、激光等)的源。(R,G,B)^sourcei＝彩色光源的源的非线性输入色度参数(对于具有4个或更多基色的设备为RGBW^sourcei or RGBY^sourcei)，BL^sourcei＝彩色光源(例如LCD屏幕的背光)的源的非线性输入亮度参数；(R,G,B)^capteuri＝由彩色图像传感器捕获的光通量的非线性输出色度参数，BV^capteuri＝由彩色图像传感器捕获的光通量的非线性输出亮度参数(例如日本标准EXIF-可交换图像文件格式的亮度值)；OBJ＝要被测量的彩色物体；EXT＝外部环境光源；R/G/B＝对于每个基色，红色(red)或绿色(green)或蓝色(blue)有效的方程；OBJ/EXT＝对于有颜色的物体或者对于外侧的外部光源有效的方程；x/y/z(λ)＝对于各光谱灵敏度x(λ)、y(λ)和z(λ)有效的方程；CIE 1931标准观察者的光谱灵敏度＝x^EC_CIE_1931(λ)、y^EC_CIE_1931(λ)、z^EC_CIE_1931(λ)，其中λ∈[380nm，780nm]；电子彩色图像传感器的光谱灵敏度：x^EC_capteur(λ)、y^EC_capteur(λ)、z^EC_capteur(λ)，上标符号EC_XXX表示它坐落在XXX色度空间。

在此下面所描述的附图和示例性实施例中，能够发射彩色的装置11是发射性显示屏幕。可以理解的是，能够发射彩色的该装置11也可以是一个或多个多色二极管，一个或多个多色激光，一个或多个彩色的闪光或能够发射“彩色”(“颜色”＝考虑的波长范围内的光谱能量函数)的任何其他装置。此外，在此下面所描述的附图和示例性实施例中，物体的颜色被降低到均匀的漫反射率。可以理解的是，所述方法能够通过在黑色背景上白色图形的屏幕上显示来为具有高闪光以及类似闪光的加光的物体获取反射特别是镜面反射的其它分量，并且通过在彩色图像传感器的图像焦平面中的梯度分析检测所得到的镜面反射波瓣。

图1在示意性的横截面上表示了根据本发明的用于测量物体颜色和外部的环境光的设备10：将要被测量颜色R^OBJ(λ)的物体30；能够发射颜色的该装置11能够发射N个已知光源的S^source(λ)_i；外部环境光40l^ext(λ)；表征反射的光通量E^capteur(λ)_i的色度和亮度的电子彩色图像传感器12；“色度性预标准化的”计算机应用13，其控制组件以及与操作者的交互。

在一个实施例中，计算机应用13部分或全部地被分布在网络或“云”(在术语盎格鲁-撒克逊中的“云”)中。

图2表示根据本发明的方法的各种不同步骤：

●将所述物体30放置于区域，所述区域位于能够以彩色光通量的形式发射彩色光源的所述装置11对面并基本垂直于所述装置11并且位于所述电子彩色图像传感器12的视野内，所述物体30还受到以恒定且未知的外部环境光通量40l^ext(λ)的形式的外部光源，其中λ表示波长；由所述装置11发射一系列的N个光源S^source(λ)_i(其中，N为大于1的自然数，i从1到N变化，λ为波长)，S^source(λ)_i已知为能够发射彩色的光通量的所述装置11的输入参数的函数，由所述电子彩色图像传感器12捕获至少在所述物体30的一个点上反射的光通量并且输入传感器，所述光通量被表示为E^capteur(λ)_i，其中，N为大于1的自然数，i从1到N变化，λ为波长；并由于光波叠加特性以及通过定义至少在物体30的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)，获得“E_i”的N个方程：E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_ⅰ)；并且

●通过求解N个方程E_i的系统，由所述设备10确定两个未知连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)：

-通过在传感器的可见范围的域内积分每个方程E_i，通过将灵敏度在选择的色度基表示为x，y和z，每个方程E_i然后生成3个“积分E_i”方程：

-通过使用数字图像传感器的输出参数计算对应于左手侧的E_i积分方程的数值；并且

-通过使用由至少一个插值函数S(λ)连接的有限数量的插值点(λ_j，y_j)来表达两个未知的连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)，用于保持所述未知的连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的连续性质，λ_j是在源和传感器的光谱的交叉区被选择的波长并且是用来对给定的精度最小化插值点数目而被选择的方法的输入参数；并且

-通过查找函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的参数y_j，其最小化E_i积分方程所产生的最小二乘法系统||A*X-B||₂。

图3描述根据本发明的方法所涉及的波长的波段的系统性非重叠：

●人眼：根据CIE 1931标准，它感知具有表示为x/y/z^EC_CIE_1931(λ)的灵敏度的介于λ1^CΙΕ1931＝380nm和λ2^CΙΕ1931＝780nm之间的光通量，也就是本领域技术人员公知的通过在[λ1^CΙΕ1931；λ2^CΙΕ1931]积分的x/y/z^EC_CIE_1931(λ)色度空间；

·传感器：它感知具有表示为x/y/z^EC_capteur(λ)的灵敏度的介于λ1^capteur和λ2^capteur之间的光通量，也就是在[λ1^capteur；λ2^capteur]积分的x/y/z^EC_capteur(λ)色度空间，其类似于CIE 1931色度空间。需要注意的是，在人类可见范围之外(除非存在红外线过滤器)，常规电子图像传感器(电荷耦合器件CCD，互补金属氧化物半导体CMOS)的光谱波段覆盖了一部分红外线；

●源：源发射包括在范围[λ1^source；λ2^source]以内的彩色的闪光，使得λ1^source＝min(Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i>0)并且λ2^source＝max(Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i>0)。如果源是移动电话的LCD屏幕，则它通常是覆盖在限于[300nm；700nm]的光谱范围，也就是说，比人眼的光谱范围[380nm；780nm]显著少的宽度。

●测量：可以仅在被表示为[λ1^mesure；λ2^mesure]的源和传感器的光谱的交叉区执行函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的测量。事实上，一方面，传感器未捕获其积分光谱以外的任何东西。另一方面，矩阵A^T*A必须是可逆，其当Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i>0时满足(见具体实施方式的末尾和附件2)。灵敏度x/y/z^EC_mesure(λ)在区间[λ1^mesure；λ2^mesure]内大于0并且在其以外的区间为0的选择使其可能创建类似于CIE1931色度空间的x/y/z^EC_mesure色度空间。传感器的灵敏度的使用总是可能的，如果波段[λ1^mesure；λ2^mesure]包括在[380nm；780nm]内，则那些CIE1931标准也可以。

图3和刚刚给出的解释的结果是，根据本发明的方法能够确定在光谱波段内而非人类可见的范围内的均匀漫反射率R^OBJ(λ)和外部光源l^ext(λ)的值，条件是源和传感器与这些波段兼容并且“光”维持波形：紫外线，红外线等。

图4、图5、图6、图7和图8示出了闪光算法，其描述了根据所需的增长数量的闪光N所使用的k个网格，以便在给定的闪光三角形中以可能的最均匀的方式分布与源和传感器的域兼容的闪光。当N增大时，网格k的其余部分是迭代的：

●图4显示了网格k＝1，被用于在1和3之间包括的N。每个闪光i的位置由其数字表示；

●图5显示了网格k＝2，被用于N＝4。每个闪光i的位置由其数字表示；

●图6显示了网格k＝3，被用于在5和6之间包括的N。每个闪光i的位置由其数字表示；

●图7显示了网格k＝4，被用于在7和10之间包括的N。每个闪光i的位置由其数字表示；

●图8显示了网格k＝5，被用于在11和15之间包括的N。每个闪光i的位置由其数字表示。

现在将提供用于从N个彩色的闪光中确定未知的R^OBJ(λ)和l^EXT(λ)的处理过程的描述。

在图1所示的实施例中，将被测定的物体30放置于彩色闪光的源11之下并且在电子彩色图像传感器12的视野中。

然后，基于附件1所描述的闪光算法，源11连续地发射一系列彩色闪光，该闪光算法旨在保持在屏幕和照相机的域之内并确保外部光源保持闪光过程恒定的同时，优化矩阵A的条件。

该算法采取所需的闪光的有效数字N作为输入。N取决于为确定函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)所需要的插值点的数量n。在最低限度，为使系统A*X＝B正确地确定3*N≥(2n+2)(请见具体实施方式的末尾)，因此N≥2/3*(n+1)。

闪光算法返回针对每个闪光的N个有效闪光的序列、源的输入参数和传感器的输出参数，作为输出。闪光序列的索引用i表示。

值得注意的是：如果为了确定函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)所需的精度为10nm的量级，那么N≈n≈30。考虑到现今的通用电子分量的反应性，整个闪光周期需要大约最多十秒钟。对于非均匀的目标(例如纹理)，该方法使用用于具有至少一个反差点的图像稳定的算法。

值得注意的是：如果彩色闪光11的源是发光显示屏幕，它能够生成大量的彩色闪光，典型地，对于3×8比特的RGB系统，N能够到达2²⁴＝1670万。

对于每个闪光i，由源11发射的光在彩色的目标30上被反射，然后进入图像传感器12，其给出方程(Ei)：E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*(S^source(λ)_i+l^ext(λ))。

展开方程(Ei):

E^capteur(λ)i＝R^OBJ(λ)*[S^source(λ)_i+l^ext(λ)]＝R^OBJ(λ)*S^source(λ)_i+R^OBJ(λ)*l^ext(λ)；

设l^{EXT REF}(λ)＝R^OBJ(λ)*l^ext(λ)

方程(Ei)变为：E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*S^source(λ)_i+l^{EXT REF}(λ)

首先，该方法将通过使用封闭三次样条(spline)曲线函数和坐标为[x_k＝λ^{OBJ/EXT REF}k,y_k＝y^OBJ/EXTREF _k](其中，k＝0到n^{OBJ/EXT REF})的(n^{OBJ/EXT REF}+1)个插值点插值函数R^OBJ(λ)和l^{EXT REF}(λ)，使得：

-所有的λ^OBJ/^EXTREFk被包括在传感器和源的光谱的交叉区[λ1^mesure；λ2^mesure](见图3)，其中λ^OBJ/^EXTREF0＝λ1^mesure，并且λ^{OBJ/EXT REF}n^{OBJ/EXT REF}＝λ2^mesure；

-样条曲线的零斜率在两端为零：p0＝pn^{OBJ/EXT REF}＝0

y^OBJ/^EXTREFk是该方法将确定的未知数。

鉴于函数R^OBJ(λ)和l^{EXT REF}(λ)是具有在两端零斜率的封闭样条曲线函数，R^OBJ(λ)和l^{EXT REF}(λ)可以写成线性形式：

其中：

-l介于1和n^{OBJ/EXT REF}之间，使得λ_l-1<λ≤λ_l并且如果λ＝λ1^mesure，则l＝0；

-Φ^OBJ/EXTREF(l，k，λ)＝a^OBJ/EXTREF _k+b^OBJ/EXTREF _k*(λ-λ_l-1)+c^OBJ/EXTREF _k*(λ-λ_l-1)^2*(λ-λ_ι)+d^OBJ/EXTREF _k*(λ-λ_l-1)*(λ-λ_l-1)^2，其中，k＝0至n^{OBJ/EXT REF}；

-a^OBJ/EXTREF _k＝0，其中，k＝0至l-1；

-a^{OBJ/EXT REF} _l-1＝1；

-a^OBJ/EXTREF _l＝0；

-a^OBJ/EXTREF _k＝0，其中，k＝l+1至n^{OBJ/EXT REF}；

-b^OBJ/EXTREF _k＝0，其中，k＝0至l-1；

-b^{OBJ/EXT REF} _l-1＝1/(λ_l-1-λ)；

-b^OBJ/EXTREF _l＝-1/(λ_l-1-λ)；

-b^OBJ/EXTREF _k＝0，其中，k＝l+1至n^OBJ/EXTREF _k；

-c^OBJ/EXTREF _k＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l,k))/(h^{OBJ/EXT REF} _l-1^2)，其中，k＝0至l-1；

-c^{OBJ/EXT REF} _l-1＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l,l-1)-1/(λ_l-1-λ_l))/(h^{OBJ/EXT REF}l-1^2)；

-c^OBJ/EXTREF _l＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l,l)+1/(λ_l-1-λ_l))/(h^{OBJ/EXT REF}l-1^2)；

-c^OBJ/EXTREF _k＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l,k))/(h^{OBJ/EXT REF} _l-1^2)，其中，k＝l+1至n^OBJ/EXTREF；

-d^OBJ/EXTREF _k＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l-1,k))/(h^{OBJ/EXT REF} _l-1^2)，其中，k＝0至l-1；

-d^{OBJ/EXT REF} _l-1＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l-1,l-1)-1/(λ_l-1-λ_l))/(h^{OBJ/EXT REF}l-1^2)；

-d^OBJ/EXTREF _l＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l-1,l)+1/(λ_l-1-λ_l))/(h^{OBJ/EXT REF}l-1^2)；

-d^OBJ/EXTREF _k＝(α^{OBJ/EXT REF} _(l-1,k))/(h^{OBJ/EXT REF} _l-1^2)，其中，k＝l+1至n^{OBJ/EXT REF}；

-h^{OBJ/EXT REF} _l-1＝λ_l-λ_l-1，其中，l＝1至n^{OBJ/EXT REF}；

-这些α^{OBJ/EXT REF} _(l,k)表示作为y^{OBJ/EXT REF} _k的函数的样条曲线在点l处的斜率：

这些α^{OBJ/EXT REF} _(l，k)是由下面的线性系统的反转(通过支点)、封闭三次样条曲线函数的特性计算的；它们仅是λ_l(l＝0至n^{OBJEXT REF})的函数：

p^{OBJ/EXT REF} _l-1/h^{OBJ/EXT REF} _l-1+p^{OBJ/EXT REF} _l*2*(1/h^{OBJ/EXT REF} _l-1+1/h^{OBJ/EXT REF}l)+p^OBJ ^{/EXT REF} _l+1/h^{OBJ/EXT REF} _l＝3*[(y^{OBJ/EXT REF} _l-1-y^{OBJ/EXT REF} _l)/(λ_l-1-λ_l)/h^{OBJ/EXT REF} _l-1+(y^OBJ/EXTREF _l-y^{OBJ/EXT REF} _l+1)/(λ_l-λ_l+1)/h^{OBJ/EXT REF} _l]，其中，l＝1至N^{OBJ/ECT REF}-1；

其次，该方法知道彩色闪光的源的传递函数f^source，其基于色度的源(R，G，B)^sourcei＝(C^{source R}/^G/Bi)和亮度的源BL^sourcei＝C^sourceBL i的输入参数来给出函数S^source(λ)_i。该传递函数是基于电子设备的“工厂”理论输出值和/或从测量之前完成的校准来确定的。在颜色的每次测量之前都必需地重做该校准是无用的。该传递函数也可用于具有4个和更多基本颜色(红-绿-蓝-白，红-绿-蓝-黄，等)的设备。

作为说明，源的传递函数的一种形式如下，需要澄清的是，一般的消费类电子设备通常寻求符合sRGB标准：

-f^source(C^{source R/G/B/BL}i)(λ)＝S^source(λ)i

-f^source(C^{source R/G/B/BL}i)(λ)＝C^{source BL}linéaire i*(S^source(λ)^Ri+S^source(λ)^Gi+S^source(λ)^Bi)；

-C^{source BL}linéaire i＝((a^sourceBL*C^{source BL}i+b^{source BL})^gamma^{source BL}+c^{source BL})；

-S^source(λ)^R/G/Bi＝C^{source R/G/B}linéaire i*S^source(λ)^{R/G/B MAX}

-C^{souce R/G/B}linéaire i＝(a^{source R/G/B*}C^{source R/G/B}i+b^{source R/G/B})^gamma^{source R/G/B}+c^{cource R/G/B}

第三，该方法知道电子彩色图像传感器的传递函数f^capteur，其给出在进入传感器的光通量Ε^capteur(λ)í的测量的色度空间中的色度坐标(X,Y,Z)^EC_mesurei，作为其色度(R,G,B)^capteuri＝(C^capteurR/G/Bi)以及亮度BV^capteuri＝(C^{capteur BV}i)的输出参数的函数。该传递函数是基于电子设备的“工厂”理论输出值和/或从测量之前完成的校准来确定的。在颜色的每次测量之前都必需地重做该校准是无用的。

作为说明，电子彩色图像传感器的传递函数的一种形式如下，需要澄清的是，一般的消费类电子设备通常寻求符合sRGB标准：

●亮度Y：该方法从EXIF中提取亮度值Bv^capteur，用于计算进入光通量的亮度B^capteur(Bv＝Log₂(B/N/K)，单位cd/cm^2)，其中，N＝1/3.125且K＝10.7，然后，该方法确定亮度Y＝K*B(K是从各种损失而产生的校准参数：源自显示屏幕的光散射、透镜的吸收等)。

●色度(x,y)^EC_mesure：首先，该方法通过使用参数函数伽马(gamma)(g,a,b)线性化3个(RGB)^capteur坐标(f(x)＝(a*x+b)^g)，并且它获得该3个(RGB_linéaire)^EC_capteur坐标。其次，该方法通过与对应于白平衡值的3×3的[WB^capteur]矩阵相乘，将3个(RGB_linéaire)^EC_capteur坐标转换成3个(RGB_raw)^EC_capteur坐标。白平衡由包括执行从D65白色(sRGB参考)到估计的白色的色彩调整。第三，该方法通过与转换矩阵3×3[p^{EC_capteur>EC_mesure}]相乘，将3个(RGB_raw)^EC_capteur坐标转换成3个(X,Y,Z)^EC_mesure坐标，转换矩阵3×3[p^{EC_capteur>EC_mesure}]对应于从传感器的色度空间到作为色度测量空间的向量子空间的在向量基中的变化。第四，该方法将三个(X,Y,Z)^EC_mesure坐标转换为(x,y)^EC_mesure坐标。

现在通过在传感器和源的光谱的交叉区[λ1^mesure；λ2^mesure](见图3)将它们积分来展开方程(Ei)，以生成“积分的Ei”方程：

通过交换求和次序，则方程(积分的Ei)变成：

设n^{OBJ+EXT REF}＝(n^OBJ+1)+(n^{EXT REF}+1)；

设n^{OBJ+EXT REF}维的向量X^{OBJ+EXT REF}使得：

(X^{OBJ+EXT REF})^T＝(y^OBJ0,…,y^OBJn^OBJ,y^{EXT REF}0,…,y^{EXT REF}n^{EXT REF})；

(X^{OBJ+EXT REF})^T＝(X^{OBJ+EXT REF}1,…,X^{OBJ+EXT REF}n^{OBJ+EXT REF})，

设变量Ф^{OBJ+EXT REF}(i,k*,X/Y/Z^EC_mesure)使得：

-如果1≤k≤n^OBJ+1：

-如果n^OBJ+2≤k’≤n^OBJ+n^{EXT REF}+2：

方程(积分的Ei)可以被写为如下具有唯一未知数X^{OBJ+EXT REF}k的3*N个方程的形式：

设(3*N,n^{OBJ+EXT REF})维的Jacobian矩阵A：

使矢量B等于3*N维的f^capteur(C^{capteur R/V/B/BV}i)X/Y/Z^EC_mesure(i介于1和N之间)。

然后，方程(积分的Ei)形成线性系统A*X＝B。

该方法将使用用于最小化||A.X-B||₂的线性最小二乘法。达到最小为：Xmin＝(A^T.A)^-1.A^T.B，也就是R^OBJ(λ)和l^{EXT REF}(λ)的插值点的值，并且因此l^ΕΧΤ(λ)＝R^OBJ(λ)/l^EXT ^REF(λ)。

有三个条件将被满足：显示出当且仅当A是单射的时矩阵A^T.A是可逆的，在区间[λ1^mesure；λ2^mesure]内Σi(i＝1)^TN≡(S^source(λ)i)>0并且h＝max(λ_k+1-λ_k)充分小时其为真。在附件2中描述了数学论证。此外，对于所有k，X^{OBJ+EXT REF}k≥0，因为它们是能量流的坐标。

第一个条件是通过作为源和传感器的光谱的交叉区(参见图3)的[λ1^mesure,λ2^mesure]的结构来满足的，并且第二个条件是通过具有对于R^OBJ(λ)和Ι^EXT(λ)插值点的最小值来满足的。

至于第三个条件，在对于所有k，X^{OBJ+EXT REF}k≥0的约束条件下，通过使用Lawson和Hanson的NLLS(非线性最小二乘法)算法(国家航空和航天局NASA的喷气式飞机推进实验室，解最小二乘法问题(Solving Least Squares Problems)，SIAM版)，或者更一般地，二次方优化算法等等，执行寻找Xmin的搜索。

值得注意的是：该过程可能具有线性或非线性模式的其他插值函数。非线性模式也被认为是从基于X/Y/Z^EC_mesure分量的3*N个方程的系统中移动至以欧几里德型标准(||..||₂)或者deltaE型坐标(X,Y,Z)^EC_mesure的形式的N个方程的系统。

值得注意的是：该方法一方面通过提供至坐标(R,G,B_raw)的访问的传感器工作，而另一方面，通过不提供至坐标(R,G,B_raw)的访问、不提供至白平衡矩阵的值的访问、但提供在闪光期间锁定白平衡值的能力的传感器工作。在该第二种情况下，白平衡矩阵的值变成为待确定的额外未知数(最多9个)。为了求解这个具有增加的白平衡未知数的A*X＝B系统，技术包括增加闪光数量以便具有可用的过确定系统，然后或者以非线性模式或者以线性迭代模式以下面的方式求解(除其他事项外，当白平衡的参数的可能值被包括在有限组离散值中时)：用2个块(X|白平衡)QR分解该系统，通过展开针对于白平衡参数的假设用第一个块确定X，将X的值注入到第二个块，确定白平衡参数，然后再注入到第一个块以迭代X，并如此继续。

对于本发明，用于以“色度计”模式观察的两个实施例是可能的，以丰富用户体验以及改善本发明的“颜色图表”模式的准确度：

●第一实施例：指向远离用户眼睛的方向的显示屏幕11

●第二实施例：指向用户眼睛的方向的显示屏幕11

第一实施例：指向远离用户眼睛的方向的显示屏幕

屏幕11在黑色背景上显示白色的图形(圆形/带形/方形...)，以便实现待观察的地方，然后用户按下通常用来拍照的快门释放按钮(见iPhone S侧面的或者远离视频会议相机位置的屏幕底部的按钮)。

该第一实施例的让人感兴趣的特别的点是对于光环境不敏感，这在几乎所有常见的位置，即使是(在内部，在外部)非常明亮发光的那些位置确保了本发明的操作。该质量是基于在目标、屏幕11和图像传感器12之间的非常短的距离，基于场发射显示屏幕的高亮度，以及基于存在实际上作为环境光线障碍物的若干“障碍”的事实：用于显示屏幕和图像传感器的支撑，在侧面的用户的手/手指。

第二实施例：指向用户眼睛的方向的显示屏幕

面对外部光源，典型地，面对天空放置显示屏幕11。然后用户在屏幕的顶部上放置将被测量的彩色的物体(部分靠近图像传感器)。为了便于操纵，屏幕11被分为两部分，靠近图像传感器12的上部发射用于测量的光通量，下部用于在所指定的地方向用户提供反馈回路(所见即所得)。

该第二实施例的让人感兴趣的特别的点是测量屏幕反射率R^ecran(λ)的能力。

根据本发明的设备10使得能够将具有场发射显示屏幕11和位于侧面的图像传感器12的任何电子设备单元变换成光谱仪，所述任何电子设备单元包括配备有视频会议摄像机的电话、平板电脑、PDA(个人数字助理)、计算机和监视器/TV等等。它也适用于例如具有旋转/可移动屏幕的照相机和摄像机。

根据本发明的设备10为移动或手持应用提供了开辟用于在日常环境下精确测量绝对颜色而不需要专用设备的新途径的可能性。下面的列表并不是详尽的：

●测量所有类型的物体上的颜色：材料、液体、气体、油漆、绘画、挂毯、图形、纺织品、塑料、木材、金属、土壤、矿物、植物、食品等；

●(一维或多维的)彩色条形码的使用；

●针对人类和生物/有机体的用于医疗或美容目的的颜色的测量：皮肤、青春痘、痣、毛发、毛皮/被毛、化妆、牙齿等；

●目的是协助色盲或者失明的人的颜色测量；

●出现在照片中的物体颜色的测量，以便进行色度调整和引导白平衡算法，而不用校准颜色的辅助颜色图表。

本发明在前面的章节中仅通过示例的方式进行了描述。可以理解的是，本领域技术人员能够以任何方式做出本发明的不同变型，而不脱离本专利的范围。

附件1：闪光算法

简介

本附件定义了闪光算法，其目的是在保持在源和电子图像传感器的域内以及确保在闪光期间外部光源保持恒定的同时，通过寻求以最大可能程度排斥所述闪光并以尽可能均匀的方式在色度测量空间内分布它们，来优化矩阵A的条件。

闪光算法的描述

所述算法所需的有效闪光N的数量作为输入。

所述算法返回针对每个闪光的N个有效闪光的序列、源的输入参数和传感器的输出参数，作为输出。该闪光序列的索引用i表示(flash_i)。

所述算法与朝向目标物体发射彩色闪光并且通过电子图像传感器(包括具有发射闪光的屏幕和捕获由目标物体反射的光的视频会议摄像头的智能电话等等)捕获反射光的根据本发明的方法和设备进行交互。

所述算法在存在外部光源Ι^ext(λ)的情况下工作。

该算法被分解成4个主要的“阶段”，并且每个阶段分解为“步骤”：

-阶段1：发射闪光“黑色1”

-阶段2：找到最大化“闪光三角形”的3个顶点

-阶段3：均匀的完成所需的有效闪光的数量

-阶段4：发射闪光“黑色2”。

标记：在下面的章节中，坐标(dispR％,dispG％,dispB％)表示作为百分比([0；1])的彩色闪光的源的色度输入参数。DispBL％作为百分比([0；1])的彩色闪光的源的亮度输入参数。在实践中，它们是二进制的值，一般为0至255之间。(dispECMY，dispECMx，dispECMy)表示在色度空间Yxy^EC_mesure内的由源发射的光通量的坐标。

标记：在下面的章节中，坐标(camR％_k,camG％_k,camB％_k)表示作为百分比([0；1])的电子图像传感器的色度输出参数。在实践中，它们是二进制的值，一般为0至255之间。camBv表示作为电子图像传感器的亮度输出参数的亮度值(见标准EXIF)。(camECMX,camECMY,camECMZ)和(camECMY,camECMx,camECMy)分别表示由源发射的光通量在色度空间XYZ^EC_mesure中和在其色度图中的坐标。

标记：在下面的章节中，值dispEps和camEps表示阈值，低于该阈值的源的输入值和传感器的输出值将被视为零。

阶段1：发射闪光“黑色1”

阶段1的目的是双重的：检查外部光源是否与设备的物理限制兼容，并检查以确保在闪光期间外部光源恒定。

算法输出“黑色”闪光，也就是说，它执行具有关闭源的测量，即，dispR％＝dispG％＝dispB％＝0(并且如果可能的话，dispBL＝0)。

算法面临两种可能的情况：

--情况1：值camECMY严格地高于定义为彩色闪光的源的最大亮度的函数的极限camECMY_IEmax，这表示外部光源的亮度相比于彩色闪光的源的物理极限过强。不可能进行测量。算法通过生成错误代码中断闪光过程；

--情况2：值camECMY小于或等于定义为彩色闪光的源的最大亮度的函数的极限的camECMY_IEmax，这表示外部光源的亮度与彩色闪光的源的物理极限相兼容。算法在存储器中存储由彩色图像传感器测量的色度值和亮度值，以确保在闪光期间光源保持恒定，然后算法前进至阶段2的步骤1。

值得注意的是：在本附件1中，提到了用于检查外部光源的稳定性的仅两个黑色闪光，第一个在闪光的开始而第二个在结束。取决于根据本发明的设备的使用的条件，很有可能减少或增加黑色闪光的数目以检查外部光源的恒定。

阶段2：找到最大化“闪光三角形”的3个顶点

阶段2的目标是在保持与闪光的源的色域以及电子图像传感器的色域相兼容的同时，对于给定精度建立最大尺寸的“闪光子域”。

定义彩色闪光源的域至电子图像传感器的域的函数f：(dispECMx,dispECMy)→(camECMx,camECMy)。

“源-传感器的子域”被定义为是传感器的域和通过源的域f的图像的交叉区。源的子域被定义为是由传感器子域f的逆图象。

换句话说，阶段2的目的是对于给定精度确定包括在“传感器-源的子域”中的最大尺寸的三角形。这个三角形被称为“闪光三角形”。

步骤1：找到一个支点

步骤1的目的是在传感器的域内定义闪光支点。

算法通过用于迭代k＝1使用预先定义的闪光支点的值，例如最大亮度的白色闪光(dispR％_1＝dispG％_1＝dispB％_1＝dispBL％_1＝1)，前进到步骤1.1。

步骤1.1：索引k的闪光支点的测试

步骤1.1的目的是测试提出的索引k的闪光支点是否是在传感器的域之内。

算法要求源生成闪光支点k并且它检索传感器的输出坐标(camR％_k,camG％_k,camB％_k,camBv_k)。

算法面临两种可能的情况：

-情况1.1-1：分量(camR％_k,camG％_k,camB％_k)的至少一个小于或等于camEps，这表示闪光在传感器的域之外。算法前进到步骤#1.2

-情况1.1-2：所有分量(camR％_k,camG％_k,camB％_k)严格大于camEps，这表示闪光在传感器的域之内。算法前进到步骤2。

步骤1.2：生成索引k+1的新闪光支点

步骤1.2的目的是生成不同于之前的索引k的闪光支点在传感器域内的索引k+1的新闪光支点。

取决于(camR％_k,camG％_k,camB％_k)算法面临两种可能的情况：

-情况1.2-1：索引k的闪光支点的三个分量(camR％_k,camG％_k,camB％_k)中只有一个为零。然后算法将用被取消的分量的较大比例尝试新的闪光支点(k+1)。作为说明，如果camR％_k<camEps，那么dispR％_k+1＝α*dispR％_k，dispG％_k+1＝dispG％_k*(1-α*dispR％_k)/(dispG％_k+dispB％_k)，dispB％_k+1＝dispB％_k*(1-α*dispR％_k)/(dispG％_k+dispB％_k)，其中1<α<1/dispR％_k。算法带着该闪光支点k+1前进至步骤1.1

-情况1.2-2：三个分量(camR％_k,camG％_k,camB％_k)中有两个为零。然后算法将用被取消的两个分量的较高比例尝试新的闪光支点(k+1)。作为说明，如果camR％_k<camEps并且camG％_k<camEps，那么dispR％_k+1＝dispRα％_k,dispG％_k+1＝β*dispG％_k，dispB％_k+1＝1-α*dispR％_k-β*dispG％_k，其中α>1,β>1并且α*dispR％_k+β*dispG％_k<1。算法带着该闪光支点k+1前进至步骤1.1

-情况1.2-3：算法不能找到新的闪光支点k+1。然后算法宣布不可能执行测量，并通过返回错误代码退出算法。

步骤2：用于从闪光支点到大尺寸的第一个闪光三角形的捷径

步骤2的目的是节省闪光以使围绕闪光支点增加闪光三角形的大小。

要做到这一点，算法具有可用的具有输入的输入和参考闪光的输出值并且具有相关联的闪光三角形的坐标的输出的数据库。因此，该数据库是用于使闪光三角形成长的捷径。

更具体地，该算法用3个最接近的参考闪光构建闪光支点(在测量空间中在欧几里得范数的意义上)。然后它通过使用在3个参考闪光的三角形内的闪光支点的质心坐标来混合参考闪光三角形的坐标。算法从而获得围绕闪光支点的大尺寸的闪光三角形。然后，它在此三角形上针对闪光支点执行比率K<1的均匀扩张或同位相似变换以便采取安全余量，并且它使源发射对应于所述三角形的三个顶点的3个彩色闪光。然后，算法前进到用于分析结果的步骤4.1。

如果算法不能够用3个参考闪光构建闪光支点，则它从数据库中选择最接近的参考闪光(如果该参考闪光相对于可调节的阈值是足够接近的)，然后它使得3个闪光如之前那样被发射，并且它前进到步骤4。

如果在数据库中没有充分接近的参考闪光，则算法前进到步骤3。

步骤3：从闪光支点到小尺寸的第一闪光三角形的通过

步骤3的目的是通过使用三个点创建小尺寸的第一闪光三角形，第一个是用于闪光支点的传感器输出(camR％_k,camG％_k,camB％_k)。

该算法整理这些值(camR％_k,camG％_k,camB％_k)，然后生成两个新的闪光，第一个具有(按比例)更多的最低分量，第二个具有更多的两个最低分量。

作为说明，如果camG％_k<camR％_k<camB％_k，那么算法输出具有(按比例)更多的绿色分量的第一闪光，然后输出具有更多的绿色分量和更多的红色分量的第二闪光。

步骤3.1：测试小尺寸的闪光三角形

步骤3.1的目的是测试小尺寸的闪光三角形是否被包括在传感器域。

该算法面临着三种可能的情况：

-情况3.1-1：至少有一个闪光超出了传感器域，算法前进至步骤3.2。

-情况3.1-2：用于这些闪光的传感器输出与用于闪光支点的传感器输出排列在一条直线上。算法声明不可能进行测量，并通过返回错误代码退出该算法。

-情况3.1-3：小尺寸的闪光三角形被包括在传感器域，并且点没有排列在一条直线上。算法前进至步骤4。

步骤3.2：生成新的小尺寸的闪光三角形

步骤3.2的目的是通过替换其传感器输出已经超出传感器域的闪光来生成新的小尺寸的闪光三角形。

算法通过增加较少的要增加的分量替换一个或多个已经失败的闪光。算法带着该新的基，前进至步骤3.1。

步骤4：最大化闪光三角形的大小

步骤4的目的是对于给定的精度构建最大尺寸的闪光三角形。

变换f被认为是线性的，并且算法通过使用来自传感器域的基的三个点的数据确定该变换。算法从中推算源-传感器的子域，然后确定包括在该子域内具有最大表面积的闪光三角形。然后，它在此三角形上针对闪光支点执行比率K<1的均匀扩张或同位相似变换以便采取安全余量，并且它使源发射对应于所述三角形的三个顶点的3个彩色闪光。然后，算法前进到用于分析结果的步骤4.1。

步骤4.1：k阶的闪光三角形的测试

步骤4.1的目的是测试闪光三角形是否被包括在传感器域内。

算法面临两种可能的情况：

-情况4.1-1：闪光三角形的顶点超出了传感器域。算法前进至步骤4.2。

-情况4.1-2：闪光三角形被认为不足够大，因为它的顶点中的至少一个离最近的传感器域的顶点太远(在测量空间中在欧几里得范数的意义上)，并且对应于该顶点的闪光离最近的传感器域的顶点也太远。算法前进至步骤4.3。

-情况4.1-3：闪光三角形是令人满意的。算法前进至阶段3。

步骤4.2：跟随索引k的顶点的传感器域的超出生成闪光三角形的索引k+1的新顶点

步骤4.2的目的是生成不同于索引为k的且坐标为(camR％_k,camG％_k,camB％_k)的顶点的，在传感器域内的闪光三角形的索引k+1的新顶点。

取决于(camR％_k,camG％_k,camB％_k)算法面临两种可能的情况：

-情况4.2-1：三个分量(camR％_k,camG％_k,camB％_k)中只有一个为零。然后算法将用被取消的分量的较大比例尝试新的闪光支点(k+1)。作为说明，如果camR％_k<camEps，那么dispR％_k+1＝α*dispR％_k，dispG％_k+1＝dispG％_k*(1-α*dispR％_k)/(dispG％_k+dispB％_k)，dispB％_k+1＝dispB％_k*(1-α*dispR％_k)/(dispG％_k+dispB％_k)，其中1<α<1/dispR％_k。算法带着该闪光支点k+1前进至步骤1.1

-情况4.2-2：三个分量(camR％_k,camG％_k,camB％_k)中有两个为零。然后算法将用被取消的两个分量的较高比例尝试新的闪光支点(k+1)。作为说明，如果camR％_k<camEps并且camG％_k<camEps，那么dispR％_k+1＝dispRα％_k,dispG％_k+1＝β*dispG％_k，dispB％_k+1＝1-α*dispR％_k-β*dispG％_k，其中α>1,β>1并且α*dispR％_k+β*dispG％_k<1。算法带着该闪光支点k+1前进至步骤1.1。

-情况4.2-3：算法不能找到新的闪光支点k+1。然后算法宣布不可能执行测量，并通过返回错误代码退出算法。

步骤4.3：由于闪光三角形的尺寸不足而生成闪光三角形的新的顶点

步骤4.3的目的是扩大闪光三角形，因为它的顶点中的至少一个离最近的传感器域的顶点太远，并且对应于该顶点的闪光flash_k_1离最近的传感器域的顶点也太远。

要注意的是两个闪光flash_k_2和flash_k_3，它们的传感器输出是闪光三角形的另外两个顶点。

该算法在系统的质心{(闪光flash_k_1,α),(闪光flash_k_2,1-α)}和系统的质心{(闪光flash_k_1,α),(闪光flash_k_3,1-α)}(例如：α＝0.2)分别生成两个闪光。这两个闪光和闪光flash_k_1构成三角形，在该三角形上变换f被假定是仿射的。算法通过使用来自三个点的数据来确定该转换并且从中推算源-传感器的子域，然后确定提供获取包括在该子域中具有最大表面积的闪光三角形的能力的顶点。然后，它在该点上针对前述顶点执行比率K<1的均匀扩张或同位相似变换以便采取安全余量，并且它使源发射对应于所述点的彩色闪光。如果传感器的输出超出了传感器的域，那么算法重复具有更高余量(更小的K)的操作，否则传感器输出替代前述顶点并且连同其他顶点形成新的闪光三角形。算法带着这个新的闪光三角形前进至步骤4.1。

阶段3：均匀的完成所需的有效闪光的数量

阶段3的目的是生成一系列的N个闪光，其传感器输出被以均匀的方式分布于在阶段2中定义的闪光三角形以内。

因此，该算法具有可用的闪光三角形的顶点的坐标以及用于在阶段2中确定闪光三角形的一定数量的中间闪光(至少一个：闪光支点)。这些点被表示为(camECMx_k,camECMy_k)。

步骤1：在闪光三角形中生成N个点的网格

步骤1的目的是生成以均匀的方式分布在闪光三角形内的N个点的网格。

对于N的值为1至15的范围，算法生成如在图4至图8中所述分布的N个点的网格。

算法带着表示为(camECMx_g_k,camECMy_g_k)的闪光三角形内的N个点的该网格前进至步骤2。

步骤2：生成闪光

步骤2的目的是生成闪光，其传感器输出接近位于在步骤1中定义的网格的理想点。

对于每个点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)，算法确定三角形，该三角形有三个非对齐点(camECMx_k,camECMy_k)的顶点，其最小化从点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)至三角形的顶点的距离的平方和。这个总和被称作到三角形的距离。

算法选择其到三角形的距离最小的点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)。

在该三角形和其相邻三角形上转换f被认为是线性的，并且它是使用来自三角形的3个顶点的数据来确定的。算法从而确定闪光(dispECMx_g_k,dispECMy_g_k)，其传感器输出将是(camECMx_g_k,camECMy_g_k)。

如果对于闪光(dispECMx_g_k,dispECMy_g_k)的传感器输出超出传感器的域，则不保留闪光。

从要被带近的点的列表中删除点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)。

该算法面临着两种可能的情况：

-情况2-1：没有停留要被带近的任何点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)。算法带着已经在阶段2和阶段3中生成的该组闪光前进到步骤#3。

-情况2-2：仍然存在要被带近的至少一个点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)。算法带着点(camECMx_g_k,camECMy_g_k)的新的列表，前进到步骤2.

步骤3：选择待返回的闪光

算法仅选择其传感器输出足够接近步骤1中生成的网格的点的闪光(在测量色度空间中在欧几里得距离的意义上)。如果两个点足够接近网格中的点，则只选择最接近的点。然后，算法跳至阶段4。

值得注意的是：如果其传感器输出严格包含在传感器域之内的至少一个闪光被选择，则用于证明附件2中A^T*A的可逆性的条件在区间[λ1^mesure，λ2^mesure]，Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i)>0被满足。

阶段4：发射闪光“黑色2”

阶段4的目的是检查以确保在闪光期间外部光源恒定。

算法输出“黑色”闪光，也就是说，它前进到执行具有关闭源的测量，即，dispR％＝dispG％＝dispB％＝0(并且如果可能的话，dispBL＝0)。

算法面临两种可能的情况：

-情况1：当前的黑色闪光和前述黑色闪光之间的由彩色图像传感器测量的色度值和亮度值之间的差异严格大于给定的阈值。这表示在闪光的过程中外部光源已经改变。算法通过产生错误代码中断闪光过程；

-情况2：当前的黑色闪光和前述黑色闪光之间的由彩色图像传感器测量的色度值和亮度值之间的差异小于或等于给定的阈值。这表示在闪光的过程中外部光源没有改变，并且从而使闪光过程是有效的。算法返回针对每个闪光创建的N个有效闪光的序列、源的输入参数和传感器的输出参数。

附件2：A^T*A的可逆性的证明

当在区间[λ1^mesure；λ2^mesure]，Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i)>0的情况下，表明A^T*A是可逆的(闪光覆盖了用于确定R^OBJ(λ)and l^ext(λ))以及用于足够小的h＝max(λ_i+1-λ_i)所考虑的所有波长)。

令x是与本征值μ相关联的本征向量

一方面，(A^T*A.xx)＝(μ.x，x)＝μ.(x，x)＝μ||x||²

而另一方面(A^T*A.x，x)＝(A.x，A.x)＝||A.x||²

所以，μ＝||Α.x||²/||x||²

所以，μ是正的而且如果A是单射的，则它是严格的。

所以，如果A是单射的，A^T*A的所有的本征值是严格的正的，因此A^T*A是可逆的。

相反地，如果A不是单射的，则存在非零的x使得A.x＝0.所以，可得A^T*Ax＝0，因而A^T*A是不可逆的。

最终，当且仅当A是单射的时，A^T*A可逆。

引理1：当所有的y _i 为正时，在末端具有零斜率的封闭三次样条曲线S(λ)的积分∫S (λ)*dλ总为正

情况1：如果所有的y _i ＝0，

则对于所有的λ，s(λ)＝0，由于在边缘的零斜率，因而Ιnt{S(λ)*dλ}＝0

情况2：如果存在一个y _i>0并且如果所有的其他y_i 为0：

y_i在[λ_i-1；λ_i][λ_i；λ_i+1](面积>0)形成“正凸起”并且在[λ_i-2；λ_i-1]和[λ_i+1；λ_i+2](面积<0)形成“负凸起”并如此直至边缘。随着样条曲线函数最小化舌状凸起的能量，正凸起的表面积[λ_i-1；λ_i][λ_i；λ_i+1]大于负凸起的表面积[λ_i-2；λ_i-1]和[λ_i+1；λ_i+2]。这是因为|p_i+1|>|p_i+2|>…>|p_n|＝0以及|p_i-1|>|p_i-2|>…>|p₀|＝0的事实。因此，正凸起的表面积大于负凸起的表面积，并且因此∫S(λ)*dλ>0

情况3：如果存在两个y _i >0：

情况3.1：y_i和y_i+1>0(相邻的)：这形成“大的”正凸起。为情况2给出的理由是适用的。

情况3.2：y_i和y_i+2>0(y_i+1＝0)：存在2个正的连续的凸起。为情况2给出的理由是适用的。

情况3.3：y_i和y_i+3>0(y_i+1＝y_i+2)：存在1个正凸起，1个负凸起，1个正凸起。为情况2给出的理由是适用的。

情况3.4：y_i和y_i+k>0，其中k>3。与前面给出的对于情况3.3的相同。

情况4：如果存在至少3个y _i >0(一般的情况)

所以，对于情况3的情况给出的理由是适用的。证明完毕。

引理2：当所有的y _i 为正时，在末端具有零斜率的封闭三次样条曲线S(λ)乘以函数 Κ(λ)>0的积分(∫S(λ)*K(λ)*dλ)总为正

引理1(情况2)并不直接适用，因为项Κ(λ)可以大幅降低正凸起的面积并且增加负凸起的面积。

关键是要增加插值点的数量以减少负凸起的表面积。

让我们定位在引理1的情况2的情况中。封闭样条曲线的误差是由以下公式所限定的：|f(x)-s(x|≤a*h^4，其中a＝5/384*max[a；b]{|f(4)(E)|}>0(恒定值)，并且h＝max{|x_i-x_i-1|}。

也就是说：f(x)-a*h≤s(x)≤f(x)+a*h

因为f(x)≥0(R^OBJ(λ)和Ι^ΕΧΤ(λ)是能量流)，s(x)≥-a*h，所以负凸起的最大表面积[λ_i-2；λ_i-1][λ_i+1；λ_i+2]等于-2*a*h^2。

正凸起的表面积保持不变，因为增加插值点的数量将创建多个连续的y_i>0。

其结果是，存在h，对于h，正凸起的表面积严格大于负凸起的表面积。

返回证明

令x使得A*x＝0，其中，x由表示R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的在末端具有零斜率的封闭三次样条曲线的坐标形成。

显示x＝0

对于所有的i＝1，...，N以及对于任意灵敏度x/y/z(λ)：

∫R^OBJ(λ)*S^source(λ)_i*x/y/z(λ)*d(λ)+∫l^ext(λ)*x/y/z(λ)*d(λ)＝0，其中，R^OBJ(λ)和l^ext(λ)是在末端具有零斜率的封闭三次样条曲线函数。

加和3*N个方程，可得：

∫R^OBJ(λ)*Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i)*(x(λ)+y(λ)+z(λ)))*d(λ)+∫l^ext(λ)*(x(λ)+y(λ)+z(λ))*d(λ)＝0

其中，对于所有的λ，x(λ)+y(λ)+z(λ)>0且Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i)>0，从引理2推导可知存在足够的小的h使得：

∫R^OBJ(λ)*Σ_i(i＝1)^TN≡(S^source(λ)_i)*(x(λ)+y(λ)+z(λ)))*d(λ)＝0并且∫l^ext(λ)*(x(λ)+γ(λ)+z(λ))*d(λ)＝0

因为对于所有的λ，R^OBJ(λ)＝0且l^ext(λ)＝0

即，x＝0.A是单射的。因此A^T*A是可逆的。证明完毕。

Claims

1.一种用于通过使用设备(10)测量至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)的方法，所述设备(10)包括能够发射以光通量的形式表示的彩色光源的装置(11)以及电子彩色图像传感器(12)，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

●将所述物体(30)放置于区域，所述区域位于能够以彩色光通量的形式发射彩色光源的所述装置(11)对面并基本垂直于所述装置(11)并且位于所述电子彩色图像传感器(12)的视野内，所述物体(30)还受到以恒定且未知的外部环境光通量(40)l^ext(λ)的形式的外部光源，其中λ表示波长；由所述装置(11)发射一系列的N个光源S^source(λ)_i(其中，N为大于1的自然数，i从1到N变化，λ为波长)，S^source(λ)_i已知为能够发射彩色的光通量的所述装置(11)的输入参数的函数，由所述电子彩色图像传感器(12)捕获至少在所述物体(30)的一个点上反射的光通量并且输入传感器，所述光通量被表示为E^capteur(λ)_i，其中，N为严格大于2的自然数，i从1到N变化，λ为波长；并由于光波叠加特性以及通过定义在物体(30)的至少一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)，获得“E_i”的N个方程：E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_ⅰ)；以及

●通过求解N个方程E_i的系统，由所述设备(10)确定两个未知连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)：

-通过使用由至少一个插值函数S(λ)连接的有限数量的插值点(λ_j，y_j)来表达两个未知的连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)，以便保持所述未知连续函数R^OBJ(λ)和l^ext(λ)的连续性质，λ_j是在源和传感器的光谱的交叉区内被选择的波长并且是用来对给定的精度最小化插值点数目而被选择的方法的输入参数；以及

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述方法还包括确定外部光源l^ext(λ)的值的步骤。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述方法进一步还包括将至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率的函数R^OBJ(λ)转换为对于给定光源的CIE XYZ坐标的步骤。

4.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，闪光的数量与用于确定至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)和外部光源l^ext(λ)的值的插值点的数量是相同的数量级。

5.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述方法包括在若干光谱波段确定至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)和外部光源l^ext(λ)的值的步骤。

6.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述设备(10)使用用于发射彩色闪光的屏幕和探测并捕获由目标物体反射的光的电子图像传感器。

7.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述设备(10)是具有内置或者可移除的闪光的相机单元或相机。

8.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述设备(10)实施用于确保有效转换彩色闪光的发射和接收的波导。

9.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，实施所述方法是为了获取物体的光谱图片和根据意愿进行色调整(白平衡)。

10.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，实施所述方法是为了测量包括于如下群组中的要素的颜色：材料、固体、液体、气体、绘画、挂毯、图形、纺织品、塑料、木材、金属、土壤、矿物、植物和食品。

11.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，实施所述方法是为了测量包括于如下群组中的至少一种要素的在人类和生物体上的用于医疗或美容目的颜色：皮肤、青春痘、痣、毛发、毛皮、化妆品和牙齿。

12.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，实施所述方法是为了一维或多维的彩色条形码的使用。

13.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，实施所述方法目的是协助有色盲和/或失明的人。

14.一种用于测量物体颜色的设备(10)，包括能够发射彩色光通量的形式的彩色光源的装置(11)和电子彩色图像传感器(12)，用于测量至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率的函数R^OBJ(λ)，所述物体(30)放置在位于能够发射彩色的所述装置(11)的对面并基本垂直于所述装置(11)的区域，并且放置于所述电子彩色图像传感器(12)的视野内，所述物体(30)还受到表示为l^ext(λ)的恒定且未知的环境外部光通量(40)形式的外部光源，其特征在于，所述设备(10)包括用于如下的装置：

●发射一系列的N个光源S^source(λ)_i(其中，N为严格大于2的自然数，i从1到N变化，λ为波长)，S^source(λ)_i已知为能够发射彩色的光通量的所述装置(11)的输入参数的函数，由所述电子彩色图像传感器(12)捕获至少在所述物体(30)的一个点上反射的光通量并且输入传感器，所述光通量被表示为E^capteur(λ)_i，其中，N为大于1的自然数，i从1到N变化，λ为波长；并由于光波叠加特性以及通过定义至少在物体(30)的一个点上的均匀漫反射率R^OBJ(λ)，获得N个方程(E_i)：

E^capteur(λ)_i＝R^OBJ(λ)*(l^ext(λ)+S^source(λ)_ⅰ)；以及