调幅加网技术在光栅防伪技术中的应用

简单阐述了调幅加网的原理与特点,研究了基于最小阈值矩阵的调幅加网技术在光栅防伪技术中的应用,实验验证了在半色调图像的CMY 3个色版同时加入防伪信息的可行性。研究表明,基于最小阈值矩阵的调幅加网技术可以在光栅防伪技术中得到很好的应用。     

基于NSST与IHS的红外与彩色可见光图像融合

目的 鉴于传统的红外与彩色可见光图像融合算法得到的融合图像,无法很好兼顾清晰度、对比度和色彩是否失真等,提出一种新的基于NSST和IHS颜色空间的彩色图像融合算法。方法 首先将源彩色可见光的RGB图像变换到各通道相关性最小的IHS颜色空间,分离出亮度分量和色度分量。其次对彩色可见光的亮度分量和红外图像分别进行NSST分解,对分解得到的低频系数采用基于自适应高斯模糊逻辑函数的系数选择方案,对高频系数则采用基于像素点的绝对值取大的系数选择方案,然后对经过选择的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的亮度分量,结合已有的色度分量将其进行IHS逆变换,得到最终的RGB融合图像。结果 通过2种场景的红外与彩色可见光图像进行仿真实验,将提出的算法与LPT,SWT和NSCT等算法对比,通过主观评价和客观评价指标IE, AG, SF和SD等,可知新算法的融合结果图像场景细节最清晰,红外隐藏目标对比度最高,且色彩未出现明显失真现象,图像融合质量最高。结论 提出的算法相较于传统的红外与彩色可见光图像的融合质量,全面提升了效果,表明该算法具有优越性。     

印刷包装专业知识点技能点体系数据库的构建

研究以"知识点"和"技能点"核心的体系结构对于制定专业人才培养方案,制定课程大纲和授课内容、实施课堂教学、进行教学质量评估、学生能力评估等有着重要作用。本文对印刷包装专业知识点、技能点的三个维度和体系结构进行分析,并在此基础上构建了印刷包装专业知识点技能点体系数据库。     

基于光谱的多级多色打印系统基础线性化模型

目的研究一种新的基础线性化算法,优化多级多色打印系统模型。方法分析现有的用于多级多色打印系统基础线性化算法存在的问题,并针对这些问题从多级墨量比例系数的确定、单通道控制、总墨量控制、网点级别转换和线性化等5个方面提出一种基于光谱的多级多色打印系统基础线性化模型。结果该方法的色域体积约为EFI流程控制的109%,在色域空间中的分布更加均匀,喷墨量约为EFI流程的50%~85%。结论新基础线性化算法在保证打印设备色域最大化的同时,可实现各基色墨水的最佳利用。     

一种高效的胞元光谱纽介堡模型胞元搜索算法

采用训练样本排序框定初始胞元、差异优先搜索最优胞元和初始胞元再扩大方法,建立了CYNSN 模型的胞元搜索算法。实验结果表明,CYNSN 模型胞元搜索算法能使CYNSN 反向模型在色度和光谱反射率上实现高精度复制,和已有的CYNSN 模型相比,胞元搜索算法不仅保持了CYNSN 模型的精度,而且效率提高了10倍。     

MED数字半色调图像中伪轮廓现象的修正方法研究

详细分析了多级误差扩散(MED)半色调数字图像中出现伪轮廓现象的原因,提出了一种二级多次半色调图像叠合成多级半色调图像的方法,并利用其结果图像对多级半色调图像进行修正补偿,最终获得的半色调图像基本消除了伪轮廓现象,并且保留了多级误差扩散的原有优点。     

胞元纽介堡模型颜色预测性能的影响因素分析

目的 以色彩管理系统的研发为目标,研究多个因素对正向纽介堡模型颜色预测性能的影响,为模型应用提供参数优化方案.方法 借助Matlab平台模拟基于不同胞元等级、不同检验样本的位置和数量,以及不同胞元个性化修正方案的胞元纽介堡模型,并通过样本打印和测量实验,评价上述各因素对模型颜色预测性能的影响,确定模型的最优参数方案.结果 模型精度随胞元划分等级的增加而提升,但在4或5级胞元后精度逐渐稳定.另外,胞元内采样点数量、位置以及是否采用胞元个性化修正方案,对颜色转换精度都没有产生有效影响.确定将5级胞元划分,胞元中心采样和所有胞元统一修正指数作为胞元纽介堡模型的参数优化方案,与同类型算法模型的比较结果表明,在采样数量一致的情况下,参数优化的胞元纽介堡模型与i1 Profiler软件,胞元神经网络模型的预测色差都小于1个CIEDE2000色差单位,且相互间的差别都小于0.15,在系统误差范围内,胞元顶点距离插值算法的预测色差则达到了3以上.从算法结构上考虑,神经网络模型需要对所有胞元进行训练建模,计算量较大.结论 综合考虑算法精度和效率,参数优化的胞元纽介堡模型可以满足目前印刷工业中色彩复制的需要.     

基于APSO-LSSVM模型的光谱反射率重建算法研究

目的 研究光谱反射率重建算法,提高光谱反射率重建精度.方法 首先通过多光谱相机和分光光度计分别获取Munsell色卡和SG140色卡的通道信息和光谱反射率值,经归一化后将Munsell色卡的通道信息和光谱反射率值作为训练样本的输入和输出.然后,采用APSO算法对LSSVM的最优正则化参数γ和核参数σ进行寻优,构建基于APSO-LSSVM的光谱反射率重构模型.在对模型参数进行寻优过程中,为保持粒子的活性,在粒子群算法中引入自适应惯性权重,并根据遗传算法中的变异思想,加入了变异操作,在普通粒子中引入变异因子.在每次迭代更新中,粒子以一定概率初始化,使粒子群算法可以跳出局部最优解,在较大的空间内进行优化.结果 基于APSO-LSSVM模型对SG140色卡进行光谱反射率重建实验,文中方法的平均色差为0.4677 abΔE?,平均均方根误差为0.0006.相较于最小二乘支持向量模型和反向传播神经网络模型的重构精度均有很大的提高.从显色效果来看,文中方法的显色结果更接近真实颜色,人眼基本上难以察觉到两者间的差异.结论 基于APSO-LSSVM的光谱反射率重建算法可以有效地提高光谱反射率重建精度,实现了利用多光谱相机拍摄的多通道信息重构获得精确的多光谱图像.     

随机矩阵抖动加网在光栅防伪技术中的应用

针对模式抖动加网技术在光栅防伪中的应用问题,通过对阈值矩阵进行改进,提出了在一定范围内随机选择阈值矩阵的模式抖动加网的方式,实现了随机矩阵的模式抖动加网方法在光栅防伪技术中的较好应用。     

PSNR在网目调数字图像质量评价中的应用研究

详细论证了峰值信噪比(PSNR)在网目调数字图像质量评价中的缺陷,并对PSNR算法进行了改进,提出了分块的峰值信噪比(BPSNR,Block PSNR)这一方法,降低了PSNR对图像阶调分布的依赖性,提高了评价结果与视觉感受的一致性。实验证明,这一方法可以用于网目调数字图像的质量评价。