怎么理解 if not(sum(intensity)==0) X = sum(intensity'.*CIE_1)/sum(CIE_1); Y = sum(intensity'.*CIE_2)/sum(CIE_2); Z = sum(intensity'.*CIE_3)/sum(CIE_3); XYZ=[X;Y;Z];

这段代码的作用是将强度数据 `intensity` 与颜色匹配函数 `CIE_1`、`CIE_2`、`CIE_3` 相乘并积分，计算出对应的 XYZ 值。首先通过判断 `sum(intensity)==0` 来排除强度数据全为零的情况，然后使用点乘和除法计算出三个分量 X、Y、Z 对应的值，最后将它们组成一个列向量 `XYZ` 返回。这个向量表示了输入强度数据在对应的波长下对应的颜色强度值。

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怎么理解function [C] = IntensityToColor(wavelengths, Inten) %A(theta, phi, wavelength, vertical pol/horizontal pol) %两个偏振方向上的强度加在一起. %确定颜色: %加载CIE数据 CIEXYZ_Data = dlmread('SpectrumToColor/ciexyz31.csv'); CIE_1 = interp1(CIEXYZ_Data(:,1),CIEXYZ_Data(:,2),wavelengths*1000, 'pchip', 0); CIE_2 = interp1(CIEXYZ_Data(:,1),CIEXYZ_Data(:,3),wavelengths*1000, 'pchip', 0); CIE_3 = interp1(CIEXYZ_Data(:,1),CIEXYZ_Data(:,4),wavelengths*1000, 'pchip', 0); %将颜色映射初始化为零: C=zeros(size(Inten, 2), size(Inten, 3), 3); maxIntensity=max(max(max(Inten))); for ll= 1:size(Inten, 2) for jj=1:size(Inten, 3) %对整个图像进行归一化: intensity=Inten( :, ll, jj)/maxIntensity; %与颜色匹配函数相乘和积分 if not(sum(intensity)==0) X = sum(intensity'.*CIE_1)/sum(CIE_1); Y = sum(intensity'.*CIE_2)/sum(CIE_2); Z = sum(intensity'.*CIE_3)/sum(CIE_3); XYZ=[X;Y;Z]; %转换矩阵: xyzToRGB = [3.2404542, - 1.5371385, - 0.4985314; -0.9692660, 1.8760108, 0.0415560; 0.0556434, - 0.2040259, 1.0572252]; %线性 rgb: rgb=xyzToRGB*XYZ; %sRGB (伽玛校正): for kk=1:3 if (rgb(kk) > 0.0031308 ) rgb(kk) = 1.055 * ( rgb(kk) ^ ( 1 / 2.4 ) ) - 0.055; else rgb(kk) = 12.92 * rgb(kk); end end %color map: C(ll, jj, 1)=rgb(1); C(ll, jj, 2)=rgb(2); C(ll, jj, 3)=rgb(3); end end end end

这是一个 MATLAB 函数，它的作用是将波长和强度数据转换为对应的颜色值。函数中首先加载了 CIE 数据，然后将强度数据进行归一化并与颜色匹配函数相乘得到颜色的 XYZ 值，接着使用线性 RGB 转换矩阵将 XYZ 值转换为线性 RGB 值，最后使用伽玛校正将线性 RGB 值转换为 sRGB 值。最终返回的是每个波长对应的 RGB 值。

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);