印刷网点微观结构提取方法研究

目的借助数字图像处理方法提取网点结构,直观反映网点的微观形态特征。方法针对光学显微镜采集的网点图像,提出一种利用中值滤波去除网点图像噪声,使用非极大值抑制原理判断边缘点,结合二值化和细化,对网点结构进行最后处理的微观结构提取方法,寻找最真实的网点与承印物边界;通过模拟测试图,验证了提出方法的合理性。结果使用该方法得到的网点结构图效果明显优于传统边缘检测方法,能有效抑制背景噪声,较大程度地保留非重叠网点边缘信息,且客观评价指标良好。结论提出的算法为基于微观网点评价印刷品质量提供了理论依据。     

CIE L*a*b*色空间中基于爬山聚类算法的网点面积率检测研究

印刷网点面积率是评价印刷品质量的重要指标。在CIE L*a*b*色空间中,通过爬山聚类算法对彩色网点图像进行了分割,并经过适当的后续处理获得了良好的分割效果,为研制网点评价系统奠定了一定的基础。     

基于数学形态学的印刷网点图像分割方法

印刷显微网点图像的分割是实现印刷质量在线检测的基础.在对网点图像进行灰度化、图像增强、二值化处理的基础上,采用数学形态学方法构成的噪声滤除器对网点图像进一步去噪处理,使最终网点图像分割取得了良好效果.     

印刷网点微观图像阈值分割算法研究

目的 通过阈值处理方法, 准确获取网点微观图像的特征参数, 将其与仪器测量值相结合, 综合评价印刷品复制质量。方法 提出一种基于高斯函数模型拟合网点图像灰度直方图数据的阈值分割算法, 寻找网点类图像最佳分割阈值, 对图像进行二值化处理, 得到准确的网点参数。结果 得到的印刷品网点面积率在全阶调范围内更接近于测量值, 分割效果明显优于传统的阈值分割算法。结论 提出的高斯拟合阈值分割算法更有利于提取网点类图像的微观参数, 精度高, 稳定性好,为获取准确的网点图像微观参数提供了理论与实践参考。     

线条形网点图像的频谱分析

通过对线条形网点图像的实际打样与"欧几里得"网点打样样张的比较,重点阐述了线条形网点在印刷复制过程中的网点频率传递特性,在论述中,笔者对采用快速傅立叶变换后获得的网点叠印图像的频谱进行了较为细致地分析,得出影响人眼观察印刷图像的主要频率值及其原因.     

印刷图像网点增大在线检测系统的开发

目的在高速印刷过程中,需要快速准确地对印刷品的质量进行检测,并给出数据评价,为此开发一种印刷网点增大的在线检测系统。方法通过图像采集系统获得实际印刷的网点图像,基于机器视觉技术,利用Matlab高级程序语言实现网点图像的识别。结果通过将标准网点图像与实际采集网点图像进行对比,利用有效的识别算法对3种形状印刷网点在50%处的增大量进行计算。结论该识别算法适用性强,可应用于彩色网点印刷中多种形状网点增大量的在线识别。     

基于颜色分割的印版网点面积率测量方法

基于机器视觉的印版质量检测角度,提出了一种基于颜色分割的印版图像网点面积率测量方法。首先,通过图像采集设备获取印版网点的显微图像,对采集的印版网点显微图像进行颜色空间转换,利用饱和度信息对变换后的图像进行粗分割;而后依据图像颜色色相信息对其进行精确分割,经过形态学去噪处理后,对分割后的印版显微图像进行像素统计,并计算网点面积率。实验结果表明,基于颜色分割的网点面积率测量方法的测量精度较高,版材适用性较好。     

网点形状对图像复制质量影响的实验研究

网点形状是影响印刷图像复制质量的因素之一,在一定的实验条件下,将标准彩色图像数据N1~N8作为测试图像,进行了圆形、椭圆形、方形、方圆形网点的输出。对图像的阶调层次、清晰度、色彩、灰平衡等进行了主观评价,统计并分析了评价结果。实验表明:圆形网点在高调层次、清晰度、色彩方面的复制效果最好;椭圆形及方圆形网点在中暗调层次复制方面表现最好。     

数字图像的网点补偿方法研究

以数字灰度图像为例,依据所测代表性网点增大值采用Matlab编程方法,绘制网点增大曲线,然后采用求逆方法基于牛顿迭代法求取对应的网点补偿值,从而拟合出网点补偿曲线。最后通过该补偿曲线,基于阈值模版法采用Matlab编程方法直接对数字图像的每个像素进行修正处理,从而完成数字图像的网点补偿处理。结果表明,网点补偿图像的阶调得到拓展,亮度得到提升,层次更加柔和,因此更利于图像的高品质印刷输出。     

聚集态网点阈值矩阵生成方法及潜在应用研究

目的对聚集态网点阈值矩阵的动态生成方法与算法,及潜在的应用问题进行分析与探讨。方法依据网点网格坐标系,建立网点函数阈值矩阵的生成方法以及网点灰度阈值矩阵的阈值动态分布原则,并得到网格内元素的阈值映射关系式。结果网格内元素的排布顺序越大,网格内获得的阈值就越大,通过对网点函数进行特殊处理,可使网点阈值矩阵的数据中心点相对于网格中心产生一定的偏移,形成具有特殊加网效果的阈值矩阵。结论在不影响图像外观的情况下,通过在网点函数中引入特殊的位相变化信息,加网时就能在图像预定区域生成含有特殊位相编码信息的网点分布,可为图像特定区域植入预期的有意义的编码信息,在图像复制、信息隐藏和印刷防伪等领域具有实际指导意义。     

基于BIMF-GLCM分析的印刷网点异常状态诊断方法

目的为了实现印刷生产过程中网点异常状态的智能诊断,提出一种基于二维经验模式分解(BEMD)的网点特征提取方法。方法通过对网点图像的BEMD分析,获取了其二维本征模式分量,并利用灰度共生矩阵(GLCM)对其进行特征提取,构建印刷网点的特征表示向量。结果依托支持向量机决策方法开展分类实验,所提出的方法能够准确诊断出网点压力不当、水墨不均等异常状态,网点分类实验的正确率达到90%以上。结论 BIMF-GLCM分析对于网点特性有着很好的表征能力,相关研究为印刷网点智能诊断特征集的构建提供了有效方法。     

网点与数字图像像素的辨析

从光学网点、电子网点的形成，以及数字图像网点与像素的关系三个方面来阐明网点与像素点之间的差异。     

墨粉与感光鼓性能对激光输出图像质量的影响

通过对墨粉显微图像、粒度分布、带电量及对感光鼓光电性能的分析,并根据输出图像密度、点、线、文本质量的客观数据化检测,得到只有墨粉颗粒粒径、带电量与感光鼓表面电位相匹配,并且感光鼓电位均匀稳定,才能打印出好的图像质量,否则将会出现底灰,密度不均匀,文字、线条边缘粗糙等现象。     

手机可识读的点阵编码与解码方法

为了实现产品的防伪溯源,提出了一种手机可识读的点阵编码并给出了相应的解码方法。先生成与产品信息唯一对应的编码信息即每一个产品都有唯一的数字字符标识,再将产品的字符和数字序列进行编码,并采用二进制冗余编码算法进行加密,生成点阵编码。当利用智能手机对产品包装上的点阵编码进行扫描时,先对点阵编码进行去噪、二值化、轮廓提取等操作,再对其进行解码,以获取产品唯一的编码信息,使相应的产品信息在手机端显示。相比于现有技术,点阵图像通过可变数据的喷墨印刷方式被印刷于产品包装上,不需要专门的贴标印刷工艺,不需要配备专用的识读设备,可利用手机扫描识读。     

基于喷墨印刷网点扩大的加网算法研究

应用喷墨印刷中网点扩大的物理和光学扩大模型,对误差扩散加网算法进行结合改进,提出了结合喷墨网点扩大效应的误差扩散算法加网模型,在图像加网处理过程中对网点扩大进行抑制,从而改善印品质量。