matlab 实现将光谱数据计算CIE X Y Z

要将光谱数据计算为 CIE X Y Z，你需要使用 MATLAB 中的 "Spectral Object" 工具箱。下面是一些基本步骤：

1. 加载光谱数据，使用 "spectralObject" 函数将其转换为 "Spectral Object" 格式：

wavelengths = 380:5:780; % wavelength range
spectrum = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1]; % spectral data
specObj = spectralObject(wavelengths, spectrum);

2. 定义“CIE Standard Observer”：

load('cie1931.mat'); % load CIE 1931 standard observer data
cieObs = cie1931(wavelengths);

3. 计算“CIE XYZ”：

ciexyz = specObj .* cieObs;
X = sum(ciexyz.X);
Y = sum(ciexyz.Y);
Z = sum(ciexyz.Z);

这将计算出光谱数据对应的 CIE XYZ 值。你可以根据需要对 X、Y、Z 进行进一步处理和分析。

相关问题

用excel给定的源光谱数据和CIE1931-xyz-三刺激值数据，用matlab求出给定光谱的XYZ 和光谱的xyz色坐标；

步骤：

1. 打开Excel文件，将源光谱数据和CIE1931-xyz-三刺激值数据复制到两个新建的工作簿中（注意：将源光谱数据粘贴到第一个工作簿中，将CIE1931-xyz-三刺激值数据粘贴到第二个工作簿中）。

2. 在matlab中，使用xlsread函数读取两个工作簿中的数据，并将其存储在两个矩阵中。

  % 读取源光谱数据
  [lambda, intensity] = xlsread('source_spectrum.xlsx');
  % 读取CIE1931-xyz-三刺激值数据
  [wavelength, x, y, z] = xlsread('CIE1931-xyz-tristimulus-values.xlsx');

3. 将源光谱数据和CIE1931-xyz-三刺激值数据进行插值操作，使它们在波长范围内等间距。

  % 对源光谱数据进行插值
  new_lambda = linspace(380, 780, 201);
  new_intensity = interp1(lambda, intensity, new_lambda, 'spline');
  % 对CIE1931-xyz-三刺激值数据进行插值
  new_x = interp1(wavelength, x, new_lambda, 'spline');
  new_y = interp1(wavelength, y, new_lambda, 'spline');
  new_z = interp1(wavelength, z, new_lambda, 'spline');

4. 计算XYZ色值。

  % 计算XYZ色值
  M = [new_x', new_y', new_z'];
  XYZ = trapz(new_lambda, new_intensity .* M);

5. 计算光谱的xyz色坐标。

  % 计算光谱的xyz色坐标
  x_bar = trapz(new_lambda, new_x .* new_intensity) / trapz(new_lambda, new_intensity);
  y_bar = trapz(new_lambda, new_y .* new_intensity) / trapz(new_lambda, new_intensity);
  z_bar = trapz(new_lambda, new_z .* new_intensity) / trapz(new_lambda, new_intensity);

6. 输出XYZ色值和光谱的xyz色坐标。

  % 输出XYZ色值
  fprintf('XYZ = [%f, %f, %f]\n', XYZ(1), XYZ(2), XYZ(3));
  % 输出光谱的xyz色坐标
  fprintf('x = %f, y = %f, z = %f\n', x_bar, y_bar, z_bar);

完整代码如下：

% 读取源光谱数据
[lambda, intensity] = xlsread('source_spectrum.xlsx');
% 读取CIE1931-xyz-三刺激值数据
[wavelength, x, y, z] = xlsread('CIE1931-xyz-tristimulus-values.xlsx');

% 对源光谱数据进行插值
new_lambda = linspace(380, 780, 201);
new_intensity = interp1(lambda, intensity, new_lambda, 'spline');
% 对CIE1931-xyz-三刺激值数据进行插值
new_x = interp1(wavelength, x, new_lambda, 'spline');
new_y = interp1(wavelength, y, new_lambda, 'spline');
new_z = interp1(wavelength, z, new_lambda, 'spline');

% 计算XYZ色值
M = [new_x', new_y', new_z'];
XYZ = trapz(new_lambda, new_intensity .* M);

% 计算光谱的xyz色坐标
x_bar = trapz(new_lambda, new_x .* new_intensity) / trapz(new_lambda, new_intensity);
y_bar = trapz(new_lambda, new_y .* new_intensity) / trapz(new_lambda, new_intensity);
z_bar = trapz(new_lambda, new_z .* new_intensity) / trapz(new_lambda, new_intensity);

% 输出XYZ色值和光谱的xyz色坐标
fprintf('XYZ = [%f, %f, %f]\n', XYZ(1), XYZ(2), XYZ(3));
fprintf('x = %f, y = %f, z = %f\n', x_bar, y_bar, z_bar);

用excel给定的源光谱数据1nm和CIE1931-xyz-三刺激值数据1nm，使用MATLAB绘制出三刺激值曲线和光谱曲线。 求出给定光谱的XYZ 和光谱的xyz色坐标； 给出rgb与xyz的转换矩阵、 uv坐 标的计算公式， 计算出rgb和uv色坐标。

由于没有提供源光谱数据和CIE1931-xyz三刺激值数据，以下步骤仅作为示例，需要根据实际数据进行修改。

1. 导入数据

在Excel中将源光谱数据和CIE1931-xyz三刺激值数据分别保存为两个csv文件。然后在MATLAB中使用readmatrix函数分别导入这两个文件。

spectra = readmatrix('source_spectrum.csv');
xyz = readmatrix('CIE1931-xyz.csv');

2. 绘制光谱曲线和三刺激值曲线

使用plot函数可以很方便地绘制出光谱曲线和三刺激值曲线。

wavelength = spectra(:,1);
source_spectrum = spectra(:,2);
xyz_x = xyz(:,2);
xyz_y = xyz(:,3);
xyz_z = xyz(:,4);

figure;
plot(wavelength, source_spectrum, 'r');
xlabel('Wavelength (nm)');
ylabel('Spectral Power');
title('Source Spectrum');

figure;
plot(wavelength, xyz_x, 'r');
hold on;
plot(wavelength, xyz_y, 'g');
plot(wavelength, xyz_z, 'b');
xlabel('Wavelength (nm)');
ylabel('Tristimulus Values');
title('CIE 1931 XYZ');

legend('X', 'Y', 'Z');

3. 计算XYZ和xyz

根据CIE1931标准，XYZ可以通过源光谱数据和CIE1931色匹配函数（标准观察者函数）进行计算。使用trapz函数可以很方便地进行积分。xyz可以通过将XYZ除以其和得到。

source_spectrum_interp = interp1(wavelength, source_spectrum, xyz(:,1));
X = trapz(source_spectrum_interp .* xyz_x);
Y = trapz(source_spectrum_interp .* xyz_y);
Z = trapz(source_spectrum_interp .* xyz_z);
XYZ = [X, Y, Z];
xyz = XYZ ./ sum(XYZ);

4. 计算rgb和uv

可以使用给定的rgb与xyz的转换矩阵计算rgb值。uv坐标可以通过将xyz转换为uv坐标系得到。具体的计算公式可以参考CIE 1976 UCS。

M = [3.2406, -1.5372, -0.4986; -0.9689, 1.8758, 0.0415; 0.0557, -0.2040, 1.0570];
rgb = M * xyz';
rgb = rgb';

u = (4 * X) ./ (X + 15 * Y + 3 * Z);
v = (9 * Y) ./ (X + 15 * Y + 3 * Z);
uv = [u, v];

参考文献：

1. CIE (2018). CIE 015:2018 Colorimetry, 4th Edition. Vienna: Central Bureau of the CIE.

2. Wyszecki, G., & Stiles, W. S. (2000). Color Science: Concepts and Methods, Quantitative Data and Formulae, 2nd Edition. Wiley.