自从CIE在2002年推荐它以来，CIECAM02颜色外观模型在科学研究和工业应用中就广受欢迎。但是，已经发现在某些情况下，例如在跨媒体颜色再现的图像处理过程中，可能会发生计算故障。应用程序。 已经提出了一些建议来修复CIECAM02模型。 但是，所有提出的建议都具有与原始CIECAM02模型相同的结构，并解决了相关问题，但与原始模型相比，其损失了预测视觉数据的准确性。 在本文中，更改了CIECAM02模型的结构，并且对光源的颜色和亮度的适应是在原始CIECAM02模型的相同空间而不是两个不同空间中完成的。 已经发现，新模型（称为CAM16）不仅克服了先前的问题，而且在视觉效果预测方面的性能与不如原始CIECAM02模型一样好。 此外，新的CAM16模型比原始的CIECAM02模型更简单。 另外，如果仅考虑色彩适应，则建议使用新的变换CAT16来代替以前的CAT02变换。 最后，提出了新的CAM16-UCS统一色彩空间来替代以前的CAM02-UCS空间。 现在可以提供一种新的完整解决方案，用于颜色外观预测和色差评估。

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This volume presents selected and peer-reviewed contributions from the 14th Workshop on Stochastic Models, Statistics and Their Applications, held in Dresden, Germany, on March 6-8, 2019. Addressing the needs of theoretical and applied researchers alike, the contributions provide an overview of the latest advances and trends in the areas of mathematical statistics and applied probability, and their applications to high-dimensional statistics, econometrics and time series analysis, statistics for stochastic processes, statistical machine learning, big data and data science, random matrix theory, quality control, change-point analysis and detection, finance, copulas, survival analysis and reliability, sequential experiments, empirical processes, and microsimulations. As the book demonstrates, stochastic models and related statistical procedures and algorithms are essential to more comprehensively understanding and solving present-day problems arising in e.g. the natural sciences, machine learning, data science, engineering, image analysis, genetics, econometrics and finance.