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6. Conclusions We have addressed the problem of synthesizing a spectral reflectance function given the standard CIE 1931 tristimulus values and representing the unknown reflectance functions with linear models. In particular, we have investigated different types of basis functions for the linear model, and different datasets for benchmarking. No single set of basis functions can perfectly model all reflectance functions. Our results confirm that PCA basis sets provide the most effective approach to the problem. These results also indicate that when a suitable set of reflectance data for the calculus of PCA basis functions is lacking, a Gaussian basis set may be satisfactorily employed instead. References 1. J. Cohen, “Dependency of the spectral reflectance curves of the Munsell color chips”, Psyconomic Science, vol. 1, pp. 369-370, 1964. 2. L. T. Maloney, “Evaluation of linear models of surface spectral reflectance with a small number of parameters”, J Opt Soc Am, vol. 3, pp. 1673-1683, 1986. 3. T. Jaaskelainen, J. Parkkinen, and S. Toyooka, “A vector-subspace model for color representation”, Journal of the Optical Society of America A, 7, 725-730, 1990. 4. Q. Sun, M. D. Fairchild, “Statistical Characterization of Spectral Reflectances in Spectral Imaging of Human Portraiture”, The IS&T/SID Ninth Color Imaging Conference, November 2001. 5. Y. Sun, F. D. Fracchia, T. W. Calvert, M. S. Drew, “Deriving Spectra from Colors and Rendering Light Interface”, IEEE Computer Graphics and Applications, July/August 1999. 6. F. Cheng, W. Hsu, T. Chen, “Recovering Colors in an Image with Chromatic Illuminant”, IEEE Trans. Image Processing, vol. 7, no. 11, November 1998. 7. R. Schettini, “Deriving spectral reflectance functions of computer-simulated object colors”, Computer Graphics Forum, vol. 13 (4), 1994. 8. G. Sharma, H. J. Trussel, “Digital Color Imaging”, IEEE Trans. Image Processing, vol. 6, no. 7, July 1997. 9. D. Connah, S. Westland, M.G.A. Thomson, “Recovering spectral information using digital camera systems”, Journal of Coloration Technology, 117, 309- 312, 2001. 10. E. Angelopoulou, R. Molana, Rana, K. Daniilidis, “Multispectral Skin Color Modeling”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society Press, pp. 635-642, December 2001. 11. D. Dupont, “Study of the Reconstruction of Reflectance Curves Based on Tristimulus Values: Comparison of Methods of Optimization”, Color Research and Application, vol. 27, no. 2, April 2002. 12. M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, 1996. 155
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SOCIETÀ ITALIANA DI OTTICA E FOTON
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Proposta di una stazione a camera d
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costruttive. In ambito applicativo
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Tale ricerca di solidità è atta a
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Scanner ottico iperspettrale per la
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- R( λi ) è il fattore di rifless
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The acquisition output vectors are
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and then ‘stitched together’ to
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macroscopiche sullo stato di conser
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Si pone un piano di calibrazione, f
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2. Printer Model The model of the p
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covered is computed as the differen
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The spectra were measured with a Gr
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60 Spettrofotometro a scansione per
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icostruire il profilo tridimensiona
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con maniglie e ruote per semplifica
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In fig. 5 sono riportati i risultat
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Infine in Fig. 9 sono riportati i r
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2. D. Anglos, C. Balas, C. Fotakis,
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78 Fig. 1 - Filtri interferenziali
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E’ chiaro tuttavia che uno strume
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Per quanto riguarda la precisione d
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6. A. Casini, F. Lotti, M. Picollo,
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I valori di Riflettanza (R T % e R
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