Enforcing Kubelka–Munk constraints for opaque paints / Paul Centore in COLORATION TECHNOLOGY, Vol. 136, N° 6 (12/2020)  

[article]  inCOLORATION TECHNOLOGY > Vol. 136, N° 6 (12/2020) . - p. 492-502 Titre : Enforcing Kubelka–Munk constraints for opaque paints Type de document : texte imprimé Auteurs : Paul Centore, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : p. 492-502 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Algorithmes Kubelka-Munk, Théorie de La théorie de Kubelka-Munk (du nom de Paul Kubelka et Franz Munk) décrit les propriétés d'absorption de la lumière et de diffusion de la lumière des systèmes pigmentés, tels que les peintures ou les colorants dans les tissus textiles. La théorie peut prédire à partir de mesures d'épaisseurs à deux couches comment la couleur fonctionne à d'autres épaisseurs de couche. Cela permet aux fabricants de peinture d'estimer combien de pigments ils doivent ajouter à une peinture, de sorte que la peinture est opaque à une certaine épaisseur du travail. Avec l'aide de la théorie, l'effet de couleur du mélange de deux colorants peut être prédit si les paramètres des colorants individuels sont déterminés au moyen de mesures spectroscopiques. Les résultats sont meilleurs que l'utilisation naïve du mélange de couleurs soustractif. Opacité (optique) Revêtements:Peinture Index. décimale : 535.6 Couleur Résumé : The Kubelka-Munk model relates the colours of paint mixtures to the absorption and scattering coefficients (K and S) of the constituent paints, and to their concentrations (C) in the mixtures. All Ks and Ss are non‐negative, and Cs are physically constrained to be between 0 and 1. Standard estimation procedures cast the Kubelka-Munk relationships as an overdetermined linear system and apply ordinary least squares (OLS). OLS, however, sometimes produces coefficients or concentrations that are less than 0 or greater than 1. These physically impossible solutions occur because OLS projects a target vector (such as a desired reflectance spectrum) onto a vector subspace, while in fact the set of physically realisable paint combinations is a convex polytope, which is a subset of that subspace. This paper reformulates Kubelka-Munk estimation problems geometrically, as the problem of finding the point on that polytope which is closest to a target vector. The solutions to the reformulated problem are always physically realisable. If feasible, a worker could solve the reformulated problem with a ready‐made commercial solver. Otherwise, the Gilbert-Johnson-Keerthi algorithm is recommended as particularly suitable for Kubelka-Munk estimation ; this algorithm has been tested on some simple cases and released as open‐source code. Note de contenu : - REFORMULATING CONSTRAINED LEAST SQUARES PROBLEMS : OLS and CLS problems - - KUBELKA-MUNK DERIVATIONS : Linear Kubelka-Munk relationship - Estimating concentrations - Estimating Ks and Ss - COMPARISONS WITH PREVIOUS WORK - SUMMARY : Algorithm setting - Algorithm description DOI : https://doi.org/10.1111/cote.12497 En ligne : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cote.12497 Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=34703 [article]

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