基于半色调实地的纽介堡方程修正方法

目的从网点墨量与实地墨量不同的角度出发,构建基于半色调实地三刺激值的纽介堡方程修正模型,从而提高纽介堡方程的计算精度。方法以符合G7认证的印刷标准文件为研究对象,从网点墨量与实地墨量不同的角度出发,通过求解半色调实地三刺激值,构建基于半色调实地三刺激值的纽介堡方程修正模型,利用色差法对该修正模型进行精度验证。结果验证结果表明,修正模型色差精度最大可以提高2.2 NBS,平均色差精度可以提高1.0 NBS。结论基于半色调实地三刺激值的纽介堡方程修正模型能够有效提高方程精度,研究结果对于印刷分色具有重要意义。     

3种基于分区纽介堡方程的分色算法的误差分析

在分析基于线性回归、指数修正、胞元划分等3种算法原理的基础上,设计了实验,以评价3种算法在精度、稳定性上的优劣,从而为改进和优化分区纽介堡分色算法提供方向和思路。研究表明:在高保真印刷环境下,线性回归纽介堡方程精度和稳定性最低,指数修正纽介堡方程精度和稳定性其次,胞元划分纽介堡方程精度和稳定性最高。     

纽介堡方程计算精度的研究

研究了纽介堡方程的计算精度,即用不同尤尔-尼尔森系数n修正的纽介堡方程计算印品青、品、黄的网点百分比,然后讨论计算精度.实验发现,随着n值的增大,纽介堡方程计算精度降低,且黄色对n值最敏感.     

XYZ到CMY颜色空间转换的研究

利用纽介堡方程研究三刺激值和网点面积率之间的转换关系,实现XYZ到CMY颜色空间的转换。并利用网点增大量法修正了纽介堡方程,提高了转换精度。     

胶印专色油墨配色的研究

在修正纽介堡方程基础上,将三刺激值配色法和光谱配色法相结合(简称"激谱配色法")对胶印专色油墨配色进行了理论与实验研究.根据网点扩大量修正法和指数修正法对纽介堡方程进行了修正,由三刺激值配色法和最小二乘法建立了配色的目标函数,通过求解函数的最小值得到油墨配方.实验结果表明,激谱配色法在进行配色计算时能满足实际配色的要求.     

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.     

3种主流分色算法的误差分析

在分析多项式回归、神经网络、修正的纽介堡方程这3种主流分色算法基本原理的基础上,对这3种类型算法分别采用新的实现方法进行设计,即:多项式回归算法的建模,通过多元回归分析求解出多项式的最小二乘估计值进行;神经网络算法的建模,采用基于径向基的RBF神经网络;纽介堡方程的建模,采用迭代法直接求解的方式。最后采用Matlab编程实现,并实验比较了3种算法的分色精度、稳定性等性能。研究结果表明:多项式回归算法稳定性和精度都最佳且平均色差小,RBF算法色块建模速度快,转换效果较好。最后分析了分色结果,提出了算法改进方向。     

尤尔-尼尔森光谱纽介堡模型的修正指数的研究

尤尔-尼尔森光谱纽介堡公式中修正系数的确定一直是个难题。选用了纸张的光谱反射率的倒数作为修正系数,使计算的有效网点面积率与实际的网点面积率之间的误差减小。结果表明,修正后的尤尔-尼尔森光谱公式可用于有效网点面积率的计算,研究结果对于印刷色彩检测具有重要意义。     

柔版彩印呈色平面模型的探讨

介绍了彩色印刷呈色平面模型的基本内容,利用柔版样张,采用回归及曲线拟合的算法,建立了柔版印刷色块的平面方程,列出具体的平面方程系数;得出了曲线系数与网点面积率的数量关系,并作了具体的误差分析,说明了该方法在以后的柔版印刷中的意义.     

GCR分色工艺中黑版的确定方法

目的 解决预定义黑版不能依据图像原稿的油墨覆盖特征, 自适应确定黑版生成曲线的问题。方法 采用微观分析法研究中性灰色块网点的分布特征, 对比分析饱和色替代前后的色差情况。结果 黑版起点与加网线数和网点形状相关, 黑版起点位置的定义应以保护图像浅色阶调层次为原则, 实验中对于150 LPI传统网角的方形网点印刷, 黑版起点确定为13%的网点面积覆盖; 黑版曲线的幅度应在饱和色彩度最佳还原的基础上, 以最大黑版替代为原则, 以饱和色差控制在ΔE76小于3为依据。结论 在GCR分色工艺中, 以最大黑版替代为原则, 以饱和色差控制在ΔE76小于3为依据, 能使饱和色彩度保持的同时, 最大限度地节省彩色油墨用量, 确定的黑版替代曲线可用于指导建立设备链接特性文件, 以保证图像颜色转换更加准确。     

织物材料印刷的色彩模型构造

对织物材料印刷的色彩形成机理进行分析.该分析构建了模拟印刷色彩的模型,通常来说,织物印刷色彩形成受以下要素影响:油墨色彩、油墨在承印物上的覆盖率、织物材料的本色、透射率、背景色以及每种色彩的印刷顺序,同时织物表面纹理的影响也非常重要.模型包括经典聂格伯尔模型,同时引入层次结构以解释二次色组合的形成,并由此而得到的聂格伯尔模型的系数.     

三角剖分技术在颜色空间转换技术方面的应用

引入三角剖分技术,不仅成功解决了设备色域范围的确定问题,而且实现了三维查表插值法的分区。结合三维查找表四面体插值法,优化搜索算法,建立颜色转换模型。经216块全色域样本色靶检验,其转换精度与传统的Neugebauer方程反求转换模型相比,色彩转换精度高、效率高,取得了良好的建模效果。     

基于人工蜂群优化的印刷色彩分色

分析了2种原色油墨叠印后的颜色光谱,并在此基础上建立了印刷中黄、品、青、黑四原色的网点面积率和相互叠印之后的光谱反射率之间的关系模型,结合人工蜂群算法具有良好寻优能力的特点,提出了人工蜂群优化的印刷色彩分色模型。以标准色谱作为测试样本进行了仿真实验,结果表明该模型具有较高的分色精度。     

光谱Neugebauer模型的抗差最小二乘优化

Yule-Nielsen修正光谱Neugebauer模型是一种用来预测彩色网目调印刷品颜色的重要光谱预测模型。为了提高Neugebauer模型预测精度,在分析光谱Neugebauer模型和抗差估计理论的基础上,提出了将抗差最小二乘法用于计算模型参数网点面积率和基色光谱反射率。常用的抗差估计方案有:Huber估计和IGG估计。实验表明,当存在粗差的情况下,与传统的最小二乘法相比,抗差最小二乘法的光谱Neugebauer模型的预测精度更高且更为稳定。     

一种数码喷墨印花机的颜色特性化方法

目的为了提升数码印花中彩色图像的复现精度,提出一种在子空间采用遗传算法优化BP神经网络的颜色特性化方法。方法介绍遗传算法(GA)优化BP神经网络的基本原理,设计一种在L*a*b*颜色子空间建立的颜色特性化模型,并对1000个色样开展GA-BP神经网络模型训练实验,最终拟合出印花色样的L*a*b*色度值和输入的印花图像RGB驱动值之间的非线性关系。结果该方法对125个测试色样的颜色特性化预测结果显示,超过90%的色样色差分布在2.0以内,光谱均方根误差(RMSE)分布在0.02以内。结论该方法较未进行遗传算法优化BP神经网络,预测精度得到明显提升,能够达到较高的数码喷墨印花彩色图像复现精度。