Utjecaj karakterizacijskog modela na točnost ICC profila

master's thesis

• Author: Božica Korman
• Mentor: Diana Milčić (mentor)
• Committee member: Sanja Mahović Poljaček (član povjerenstva)
• Committee member: Diana Milčić (član povjerenstva)
• Committee member: Branka Lozo (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Graphic Arts; Zagreb
• Defense date and country: 2015-10-6, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Graphic Technology

Abstract

ICC Specifikacija propisuje vrste ICC profila, obavezne i izborne podatkovne strukture

i transformacijske modele. S druge strane, postupak izrade ICC profila je nedefiniran

kako bi se otvorio prostor za poboljšanja i optimizaciju ovisno o namjeni ICC profila.

Izbor karakterizacijskog modela koji će se koristiti za popunjavanje podatkovnih

struktura profila, kao i način njihovog korištenja prepušten je razvojnim skupinama.

Poznato je da na točnost profila utječu faktori koje možemo kontrolirati i oni koje ne

možemo kontrolirati. Neki od faktora koje možemo kontrolirati su izbor

karakterizacijskog modela, veličina transformacijske tablice i pravilna upotreba

jednodimenzionalnih „A“ krivulja i „B“ krivulja. U ovome radu usporediti će se točnost

profila izrađenih različitim karakterizacijskim modelima. Koristiti će se interpolacijske

tablice, regresijski model i poliharmonijski splajn model. Istraživanjem će se utvrditi

kvaliteta prilagodbe i moć predviđanja različitih modela na jednom procesu. Neka od

ranijih istraživanja pokazuju ujednačene rezultate za regresijsku i splajn metodu.

Pretpostavlja se da regresijska kao metoda prilagodbe može imati prednosti kod veće

greške mjerenja ili varijabilnosti procesa, ali da je splajn kao interpolacijska metoda

točnija.

Abstract (english)

ICC specification prescribesthe types of ICC profiles, mandatory and optional data

structures and transformation models. On the other hand, the process of creating an ICC

profile is undefined in order to open space for improvement and optimization,

depending on the use of ICC profiles. Selection of characterization models that will be

used for populating profile`s data structures, as well as method of their use is left to the

development team. It is known that the accuracy of the profile is affected by factors that

we can control and those we can not control. Some of the factors that we can control are

the choice of characterization models, the size of the transformation table and the

correct use of one-dimensional "A" curves and "B" curves. In this work the accuracy of

profiles made with different characterization models will be compared. Interpolation

tables, regression model and polyharmonic spline model will be used.. The research will

determine the quality of fit and predictive power of different models in one process.

Some of the earlier studies showed similar performances of regression and spline

method. It is assumed that the regression as fitting method can have the advantages

when larger measurement error or variability of the process is present, but that the

spline as interpolation method is more accurate.

• Keywords: sustav za upravljanje bojom; ICC profil; gamut; karakterizacijski modeli
• Keywords (english): color management system; ICC profile; gamut; characterization models
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:216:444206
• Study programme: Title: Graphic technology; specializations in: Graphic technology, Design of graphic products; Course: Graphic technology; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije (sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-04-20 23:11:29