印刷软打样效果的评价

屏幕软打样技术是近几年刚刚兴起的一项新技术，它不仅取决于设备还取决于设备的色彩管理程度。本文通过实验对屏幕软打样效果进行了测量和主观的评价，对比了显示颜色与硬拷贝样张的色差，并通过目视评价对软打样的效果进行了主观目视评价。实验结果显示，经过严格色彩管理的显示器和输出设备，可以达到印刷软打样的效果，显示和硬拷贝间的平均色差可以达到△Eab=3．5，较大色差主要由超色域的颜色造成，大部分颜色的显示效果可以满足印刷的一般要求。文章还对主观评价的色差等级与CIELAB色差的相关性进行了讨论。     

印刷画面的色差分析

用模板对印刷样张分墨区测量颜色并计算标准样张和检测样张相应点的色差值,用假设检验的t-分布假设检验方法,对标准样张和检测样张相应墨区的色差判断分析,可知对墨区色差均值的判断结果,与人眼的颜色视觉相一致,并由判断结果知检测样张和标准样张的不一致处.     

色彩管理中灰平衡数据控制

目的针对Photoshop色彩管理中数码样张与印刷样张存在较大的色差问题,提出了修正ICC Profile文件的方法。方法以灰色为研究对象,利用数码打样机分别输出了GMG和Photoshop色彩管理流程下的数码样张,分析比较了2种流程下数码样张的色差特性,并利用ProfileEditor软件对印刷ICC Profile文件进行灰平衡数据的调整与修正。结果在Photoshop色彩管理流程中使用调整后的ICC Profile文件,使仿铜版纸的数码样张中性灰的平均色差由原来的8.0863降低到4.2284,仿特种纸的数码样张中性灰的平均色差由原来的10.1063降低到5.5908。结论优化ICC Profile文件中的灰平衡参数,能够使数码样张与印刷样张获得更小的色差,提高了颜色再现的准确性。     

基于iCAM的印刷品在线颜色复制质量的检测与评价

目的为了提高印刷品在线检测中颜色复制质量评价的准确性,构建基于iCAM图貌模型的印刷品在线检测色差计算模型。方法将印刷品在线检测系统中CCD相机拍摄的待检测样张按照墨区进行分区,基于iCAM图貌模型和IPT均匀颜色空间建立在线色差检测模型,并计算样张各个墨区的色差;设计视觉心理学实验评价样张各墨区颜色的复制质量;采用STRESS值评价基于iCAM的色差检测模型计算出的色差与视觉感受色差的一致性,并与基于CIELAB的色差进行比较,验证该模型的在线色差预测精度。结果基于iCAM的色差模型计算结果具有较高的视觉一致性,更符合视觉评价结果,且与传统色差模型相比,具有更高的在线色差检测精度。结论基于iCAM的印刷品在线检测色差计算模型考虑了人眼视觉的空间特性及色适应,适用于复杂观察条件,能提高印刷品在线检测中的色差检测精度,可用于实际生产中印刷品在线颜色复制质量的检测与评价。     

水性胶对纸基3D打印中纸张表面颜色的影响研究

目的研究纸基3D打印中水性胶涂布对纸张表面颜色的影响。方法以纸基3D打印的方式输出黄、品、青、黑、白、灰等6种纯色的立方体样本,分别测量6个样本的6个面的色度值,然后在6个样本表面均匀涂布一层水性乳胶,再分别测量6个样本的6个面的色度值。结果水性胶涂布前,6个样本的上表面和下表面之间的颜色色差均在2.02以下,4个侧面间的颜色色差均在2.60以下,但6个样本的上下表面和侧面的颜色色差则较大,最大的色差已经超过25;水性胶涂布后,6个样本上表面和下表面的色差在2.44以下,4个侧面的颜色色差在2.72以下,但6个样本的上下表面和侧面的颜色色差有大幅度降低,除黑色之外,其他颜色样本的表面与侧面色差均在4.72以下;同时,涂胶前后6个样品的表面的色差值均在2.69以下。结论水性胶对纸基3D打印中纸张表面颜色的影响较小,对纸张侧面颜色的影响较大,涂胶操作可以使得3D打印的侧面颜色接近于表面颜色水平,有利于纸基3D打印形成更逼真的3D颜色效果,对纸基3D打印的颜色精度控制有着非常重要的意义。     

基于密度的凹版专色叠印色光谱预测模型的研究及应用

目的 建立一种基于密度与光谱反射率关系的专色叠印色光谱预测模型。方法 首先建立前景色、后景色密度与其光谱反射率关系;基于此建立叠印色光谱反射率的计算方法;其次对模型进行优化,完成专色叠印色光谱预测模型的建立;再通过凹版印刷实打样30张专色叠印色样张,基于Malab利用色差以及拟合决定系数R²对预测模型进行验证;最后在相同工艺条件下实打样专色叠印色样张进行预测,通过色差完成对模型的精度检验。结果 验证表明,不同专色叠印色在同一网点面积率下与其对应的前景色、后景色密度之间存在较强相关关系,其拟合决定系数R²均大于0.9;模型精度检验中,73.7%的模型预测值与样张实测值色差为0~2.5个CIE1976色差单位,大部分色块色差为0~2个CIE1976色差单位,占总频率的60.54%,整体平均色差为1.92个CIE1976色差单位。结论 本文所建模型具有较高的预测精度,能基本满足对颜色预测的需求。     

掺杂Fe2O3的牙科用氧化锆陶瓷着色研究

采用粉体掺杂方法在3Y-TZP陶瓷中添加不同质量分数的Fe2O3，研究Fe2O3对材料的着色效果及力学性能的影响。结果表明，掺杂Fe2O3着色后的3Y-TZP陶瓷三点弯曲强度略有下降，但不同掺杂量的测试结果均在1000MPa以上。肉眼观察，掺杂Fe2O3的氧化锆陶瓷呈黄色，颜色均匀，透光性良好，正反面色差小；色度值测试结果显示，随Fe2O3含量的增加陶瓷呈颜色由浅到深、亮度逐渐降低的梯度变化，且L^＊值和b^＊值均在中国人牙相应色度值范围内。Fe2O3着色3Y-TZP陶瓷接近自然牙色，且着色后材料的强度仍能满足牙科修复材料的要求。     

数码打样色彩质量评价方法的研究

目的研究数字化工作流程条件下数码打样色彩复制质量精准高效的评价方法。方法将IT8.7/4色表1617个色块进行分区,并分析各分区色差、网点扩大和L值阶调复制曲线与数码样张色彩质量的内在关系,最后统计影响数码样张色彩质量的关键点。结果实验表明1617色表各分区平均色差都在0.5左右,最大色差在3以内,且L值阶调复制曲线光滑平整,这说明色彩复制质量较好。但黄色的点色差比较大,复制曲线不光滑,阶调丰富性再现不好,故应调节与黄相关的参数,提高色彩复制质量。结论综合色差、网点扩大和L值阶调复制曲线与数码打样色彩质量之间的关系,验证了色彩质量评价方案的可行性和精准性。     

照明与观察几何条件对镀铝纸颜色测量的影响

目的分析不同照明/观察条件下镀铝纸的色度与光谱值,从而优化不同几何条件在镀铝纸颜色测量中的应用。方法使用45°/0°,SCE,SCI等3种测量条件获取不同镀铝纸的颜色信息,并针对镀铝纸配色和镀铝纸颜色心理属性一致性对其进行对比分析。结果 45°/0°和SCE条件下的测量数据不符合镀铝纸配色要求;同一样张测得反射率、亮度与色度值大小规律为:SCISCE45°/0°,不同样张在SCE条件下测得的亮度差(△L*)、色度差(△a*,△b*)以及色差(△E)均介于SCI与45°/0°之间,这是由于SCE测量颜色成分中包含了部分镜面反射光。结论 45°/0°和SCE不可作为镀铝纸配色中颜色测量条件,45°/0°较SCE更适合作为镀铝纸表观色测量条件,更符合颜色视觉评价,不同镀铝纸在SCI条件下测量数据差与在45°/0°条件下测量数据差同时较小时,说明两者一致性好。     

面向颜色再现的光谱降维方法研究

目的为了解决颜色信息光谱反射率的高维数给颜色再现过程带来的诸多问题。方法利用主流的光谱降维方法(主成分分析,Lab PQR,WSPCA,WSPCAplus),实现利于颜色再现的光谱信息筛选,从光谱精度、色度精度及变光源色差稳定性等3个方面评价这些降维方法。结果实验证明,主成分分析(PCA)法的光谱精度最高,光谱误差只有0.0076,但是在色度精度及变光源色差稳定性方面表现不好;Lab PQR法在光谱精度和色度精度间达到了很好的平衡,但是当变换光源时,其色差稳定性较差;WSPCA法去除了光源的影响,其变光源后色差变化不大,并且同时兼顾了色度精度,但以牺牲光谱精度为代价,WSPCAplus在其基础上将光谱精度提高为0.0081。结论研究结果对颜色再现过程中降维方法的选择具有一定的指导作用。     

彩色显示器颜色特征化的研究

为了研究显示器颜色特性化问题,用多项式回归方法对色谱进行了分析,分别采用一次拟合与二次拟合建立了CIERGB到CIEL*a*b*空间的多项式模型。通过色差ΔE和拟合方差σ2的比较,分析了模型的差异。结果表明:多项式模型项数为9和11时,模型效果较为满意,项数为20时,模型出现震荡;并且二次拟合比一次拟合效果好。     

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。     

关于颜色空间转换的RBF网络动态子空间自动划分辨识方法研究

以RGB与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,采用径向基函数(RBF)神经网络,研究了颜色值在不同颜色空间之间的转换。利用基本采样数据集建立了颜色空间转换RBF网络模型,并通过增加样本数据,采用动态规划颜色子空间的方法,提高了模型转换精度。研究结果显示,该方法的转换速度和精度都优于基于动态子空间自动划分的BP神经网络颜色空间转换方法。     

基于颜色空间转换的颜色复原方法研究

目的 研究解决因成像原理、 元件性能、 机械上的限制等因素导致的色彩失真与偏差的方法。方法 通过对基于BP神经网络的颜色复原和基于全局多项式回归的颜色复原等2种方法进行对比研究, 提出基于色调分区多项式回归的、 由 RGB 到 L*a*b*的颜色复原转换方法。结果 基于 BP 神经网络的颜色复原得到的最小色差为 2.8476, 基于全局多项式回归的颜色复原得到的最小色差为2.857, 二者相差仅 0.3%; 而经过分区后的多项式回归颜色复原得到的平均色差为 2.206, 比基于 BP神经网络和全局多项式回归方法降低了 23%左右的色差。结论 经过分区后的多项式回归颜色复原方法能更有效地提高颜色复原的精度。     

基于划分子空间的数码相机颜色空间转换方法研究

基于数码相机的印刷品质量检测是未来发展的方向,在颜色检测领域需要首先解决色空间转换的精度问题。采用分子空间的多项式回归法实现了从RGB 颜色空间到CIEL* a* b* 颜色空间的转换,首先把RGB 颜色空间划分成若干个子空间,然后在每个子空间中运用最小二乘法建立多项式模型,对任意RGB 颜色值根据其所在子空间求解对应的多项式方程,即可得到L*a*b*值。实验表明,该方法的转换精度有了很大程度的提高,能够满足数码相机色空间转换的基本要求,为基于数码相机的印刷品质量检测奠定基础。     

Lonophore-based lithium ion film optode realizing multiple color variations utilizing digital color analysis

Digital color analysis (DCA), utilizing colors themselves or digital information of colors, can not only be applied to various quantitative analysis using chromaticity coordinates but can also be used to develop suitable sensors for visual colorimetry based on the characteristics of human visual perception by virtual simulations based on digital color information. To achieve a clear visual color variation for lithium ion determination, we designed and prepared a color-changeable film sensor (film optode) by the use of two kinds of lipophilic dyes, KD-C4 and KD-M11, whose colors and pKa values are different. This film sensor is a plasticized PVC membrane containing the mixture of two kinds of dyes with the lithium ionophore TTD14C4 and the lipophilic anionic additive tetrakis-[3,5-bis(trisfluoromethyl)phenyl]borate sodium salt dihydrate. The simulation of the color variation using the mixed dyes was evaluated by plotting the values on a uniform chromaticity scale diagram in a*b* coordinates, after converting the tristimulus values of each dye into its L*a*b* values. When the lithium ion concentration was actually determined by the PVC film optode containing the mixed dyes whose molecular ratio of KD-C4/KD-Ml 1 was 3:1, the hues of red --> orange --> yellow --> green --> blue could be realized in the range of 10(-6)-1 M. This observed color variation was similar to the result of the virtual simulation based on DCA.     

基于胞元式 RBF 神经网络的高保真分色模型研究

采用胞元式RBF神经网络模型对七色印刷输出系统构建了分色模型。首先,借鉴颜色空间分区理论将7个主色在整个颜色空间中划分为了6个颜色区域,在每个分区中选取了CIE L*a*b*明度值L上等间隔均匀采样的网点面积率,用于设计建模所需的训练样本,然后对每个分区划分胞元,并且为每个小胞元建立了基于RBF神经网络的分色模型。对于任意给定的要复制的目标色,利用提出的胞元搜索算法确定其所在的胞元位置后,使用相应的神经网络模型进行分色预测。实验结果表明,该分色算法能够达到较高的分色精度,可以满足高质量彩色复制的要求。     

基于神经网络分色算法的补偿模型

神经网络模型在分色算法中具有预测不确定和精度较低的缺点,在其基础上提出了补偿模型。该模型将神经网络预测CMYK 的各通道差值拟合成L*a*b* 多项式的函数,并对CMYK 值进行补偿。通过对该模型的实验测试表明,采用CMYK 值进行补偿后与原模型相比,提高了分色算法的精度,并且其分色精度要高于其他常用的模型。     

基于神经网络的L*a*b*-CMYK色彩空间转换算法的研究

针对L*a*b*值-CMYK值转换的非线性特性,提出了一种基于改进BP神经网络的非线性转换方法。运用神经网络特有的非线性映射能力和不需要精确数学模型的分析能力,实现了这一非线性转换。实验结果表明,建立的网络模型具有较好的精度,能够满足色彩空间的转换要求。     

数字影像在印片质量评价中的应用

影响印片质量的一个重要因素是均匀色面积上小面积光学密度的涨落，称为颗粒性。本文实验建立了利用平板扫描仪采集的数字影像进行颗粒性定量评价的方法。该方法建立了数字影像中红、绿、蓝色值与印片三色光学密度的关系，由三色数值标准偏差的平方加权组合形成颗粒性评价值。在两台扫描仪上分别选取三个不同的色调反差条件对灰、青、品、黄共12个颗粒样片进行了测试。每台扫描仪各自三个条件的颗粒性评价值具有很好的一致性；两台扫描仪上的颗粒性评价值线性相关；并将其与实际观测效果进行了比较。