文章的标题是《Optimizing selection of the test color sample set for the CIE 2017 color fidelity index》，这意味着文章主要讨论了如何优化选择用于计算CIE 2017颜色保真度指数（CIE-Rf）的测试颜色样本集（TCSS）。这是一个与光学、图像处理以及色彩科学相关的研究领域，重点在于如何通过改进选择方法来提升颜色测量与评估的准确性和效率。
文章首先提到了CIE一般颜色渲染指数（CIE-Ra），它用于评估白色光源的着色性能。为了减少用户的误解，并与其他颜色质量方面区别开来，颜色渲染指数（CRI）已被重新命名为颜色保真度指数（CFI）。CFI可以通过计算测试颜色样本的颜色差异来定量评估光源的颜色保真度质量。因此，在计算CFI时，测试颜色样本集（TCSS）无疑被认为是极为重要的一个维度。样本集的数量和颜色将分别影响计算的速度和准确性。
为了优化选择TCSS，文章中介绍了一种新的方法。该方法采用一个大型样本集作为起点，通过聚类分析获得一个优化的颜色样本集（OCSS）。文章强调了考虑同色异谱现象的重要性，也就是说，即便在光谱不同的情况下，物体的颜色可能看起来相同。因此，在从颜色外观属性聚类中得到的类别内进行了光谱聚类。通过使用大型样本集、OCSS和CIE颜色评估样本集（CIECESS-99）作为TCSS来计算和分析1202个光源的CIE-Rf。通过分析CIE-Rf，进一步研究了OCSS的性能。结果显示，本文开发的聚类分析方法可用于选择测试颜色样本，并且获得的OCSS可以很好地代表大型样本集，并且更适合于光源的颜色保真度测量。
文章还提到了选择TCSS的现有计算模型通常根据颜色外观分布均匀性、光谱均匀性、数学模拟效率、颜色恒定性等原则之一或两者来选取。但是，本文提出的新方法是通过引入同色异谱现象的考虑来进行光谱聚类，这在颜色质量评估中是非常重要的一步。
在颜色学和色彩科学中，同色异谱是指两个具有不同光谱分布的光源，在照射到颜色物体上时，人眼观察到的颜色相同的现象。这种情况在实际应用中经常出现，因此在进行颜色评估时，需要特别注意这个问题。文章的这一部分强调了其研究方法与传统方法的不同之处，即通过颜色外观属性的聚类和光谱聚类来获得更加精确和具有代表性的测试颜色样本集。
文章最后提到了分析和比较不同样本集的CIE-Rf值，这是为了验证新方法的有效性。通过对1202个光源进行的计算和分析，文章证实了新方法的实用性，并指出新的优化颜色样本集（OCSS）不仅可以很好地代表大型样本集，而且在进行光源颜色保真度测量时更加有效。
整体来看，这篇文章的内容涵盖了许多与光学测量、色彩学以及色彩质量评估相关的专业知识。它不仅提供了一种新的测试颜色样本集的选择方法，而且对于光源的色彩保真度评估提出了更进一步的见解，这将对光源设计、色彩测量和评估领域产生重要影响。
