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Anwendung und Vergleich unterschiedlicher Charakterisierungsalgorithmen für hochqualitative Flüssigkristallbildschirme

Klabes, Julian Marcel :
Anwendung und Vergleich unterschiedlicher Charakterisierungsalgorithmen für hochqualitative Flüssigkristallbildschirme.
Technische Universität Darmstadt , Darmstadt
[Bachelorarbeit], (2016)

Kurzbeschreibung (Abstract)

Jeder Bildschirm besitzt auf Grund unterschiedlicher Technologien und Einstellungen einen eignen, geräteabhängigen Farbraum. Eine Tatsache, die sich in der Praxis der Bildbearbeitung oft störend auswirkt. Um Bildschirme auf einen einheitlichen, geräteunabhängigen Farbraum zu kalibrieren, müssen diese zuerst charakterisiert werden. Dabei muss ein colorimetrischer Zusammenhang zwischen den digitalen Eingangswerten und den resultierenden Leuchtdichten eines jeden Farbkanals ermittelt werden. Diese Arbeit geht auf ausgewählte Charakterisierungsalgorithmen und ihre Implementierung ein. Dazu gehören das Gain-Offset-Gamma Model, das Polynomial Model, das S-Curve Model, das Alternate Gain-Offset-Gamma Model, die 3D Look-Up-Table Methode und das Matrix Model. Die Modelle wurden auf einen minimalen Farbabstand optimiert und danach am Monitor Performance mit Testfarben hinsichtlich ihrer Performance verglichen.

Typ des Eintrags: Bachelorarbeit
Erschienen: 2016
Autor(en): Klabes, Julian Marcel
Titel: Anwendung und Vergleich unterschiedlicher Charakterisierungsalgorithmen für hochqualitative Flüssigkristallbildschirme
Sprache: Deutsch
Kurzbeschreibung (Abstract):

Jeder Bildschirm besitzt auf Grund unterschiedlicher Technologien und Einstellungen einen eignen, geräteabhängigen Farbraum. Eine Tatsache, die sich in der Praxis der Bildbearbeitung oft störend auswirkt. Um Bildschirme auf einen einheitlichen, geräteunabhängigen Farbraum zu kalibrieren, müssen diese zuerst charakterisiert werden. Dabei muss ein colorimetrischer Zusammenhang zwischen den digitalen Eingangswerten und den resultierenden Leuchtdichten eines jeden Farbkanals ermittelt werden. Diese Arbeit geht auf ausgewählte Charakterisierungsalgorithmen und ihre Implementierung ein. Dazu gehören das Gain-Offset-Gamma Model, das Polynomial Model, das S-Curve Model, das Alternate Gain-Offset-Gamma Model, die 3D Look-Up-Table Methode und das Matrix Model. Die Modelle wurden auf einen minimalen Farbabstand optimiert und danach am Monitor Performance mit Testfarben hinsichtlich ihrer Performance verglichen.

Ort: Darmstadt
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Elektromechanische Konstruktionen > Lichttechnik
Hinterlegungsdatum: 18 Apr 2017 10:17
Gutachter / Prüfer: Khanh, Prof. Dr. Tran Quoc
Datum der Begutachtung bzw. der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 15 Juli 2016
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