基于墨量限制样本的打印机光谱特性化模型修正方法

打印机色彩特性化是打印色彩管理技术的关键。打印机特性化模型修正,是指针对因打印介质及墨盒更换等原因而造成的特性化模型精度下降问题,借助特定修正样本实现原始模型精度校正的过程。为进一步提高此类修正方法的建模精度与效率,提出了一种基于墨量限制样本的打印机光谱特性化修正方法,该方法充分利用新介质墨量限制过程所制备的墨量限制样本,在无需额外修正样本的条件下,实现了原始特性化模型的有效修正。研究以三类不同类型打印介质为例,以现有典型特性化模型修正方法为对照,通过实验对本文方法的有效性进行了验证。结果显示,该方法相较现有方法展现出更为优异的修正效果,在无需额外修正样本的条件下,其光谱修正精度可提升15%～20%,色度修正精度可提升10%～20%,实现了修正精度与效率的同步优化。     

基于宽色域色彩光谱样本集的色度校正方法研究

在跨媒体色彩再现流程中,受色彩再现场景光源及设备呈色机理等因素的影响,同一色彩信息在不同数字媒介之间进行传递时,往往存在色彩传递失真现象,该问题严重影响了现阶段影像色彩复制与传递的客观准确性。色度校正旨在克服上述色彩失真问题,进而提升影像色彩信息传递品质。现有色度校正方法主要可分为色适应变换类算法以及回归校正算法两大类,目前由于此两类方法所采用的训练样本普遍色域过小,故其往往导致在高饱和度色彩区域色度校正误差较大。为此,研究提出了一种基于宽色域色彩光谱样本集的新型色度校正方法。通过各类典型色彩光谱样本的收集与制备,构建了具有广阔色域范围的典型色彩光谱样本集,并在此基础上结合色域划分及色纯度寻优方法实现了现有回归校正模型建模样本的扩充与优化,显著提升了现阶段色度校正算法的校正精度。实验结果显示,在各类照明组合条件下,相比于现有色适应变换类方法以及回归校正类方法,所提出的色度校正方法可将以CIEDE2000色差公式表示的色度校正误差降低15%左右,对于高饱和度色彩区域其对应降幅可达40%左右。该方法的提出,将为未来数字影像色彩复制领域色彩再现技术的发展,提供有效的理论与方法支撑。     

一种面向多光谱图像的打印分色方法

为解决多光谱图像打印输出问题,提出一种用非线性优化技术实现光谱图像打印分色的方法,以同时提高再现图像的光谱精度和色度精度.从分析打印系统成色机理及Neugebauer光谱模型入手,比较了图像光谱特性和色度特性对打印效果的影响,可知输出图像光谱误差和色度误差对打印质量均至关重要;据此构造了图像光谱误差和色度误差目标函数,分别反映再现图像的光谱精度和色度精度,并根据实际打印过程对各打印基色的墨量控制值进行约束;最后采用非线性优化方法,逐点计算图像光谱对应的墨量控制值,实现打印分色.实验表明,该方法能同时兼顾再现图像的光谱精度和色度精度,与仅考虑光谱误差的迭代分色方法相比,再现色度精度能提高约3～10倍.     

喷墨打印系统多光谱特征化正向模型的建立

随着光谱技术的发展,打印系统的光谱特征化模型成为研究热点。基于光谱匹配的特征化模型通过直接预测设备基色的光谱反射比数据,可以有效的减少同色异谱现象的发生,为实现高保真印刷提供条件。主要基于Yule-Nielsen修正的Neugebauer光谱模型,开展了关于12色打印系统光谱特征化模型如何提高模型精度的研究。首先通过对颜色测量仪器及测量条件、喷墨打印机打印系统进行稳定性及精确度验证,为后续样本设计和测量提供可行性依据。然后,建立该研究设备适用的正向YNSN模型。依据CIELAB颜色空间中明度值L*均匀分布的原则,设计并输出了1 331个测试样本,抽取部分样本做训练样本,对所建立的光谱的特征化正向模型进行验证。结果表明,基于光谱的特征化模型预测精度较高,具有明显的优势。经验证,通过引入Yule-Nielsen修正参数n值,可进一步改善光谱预测精度。     

基于色彩恒常性的敦煌典型色彩光谱样本集构建方法

该研究目的为提出一种面向我国各类文物体系的典型色彩光谱样本集构建方法。以具有1700多年历史的世界级佛教艺术文化遗产敦煌莫高窟壁画彩绘为典型研究对象,以保证文物色彩传递过程中的色彩恒常性为主要创新,最终从视觉感知角度提出基于色彩恒常性的敦煌典型色彩光谱样本集构建方法。在具体实施过程中,在敦煌研究院美术所及保护所工作人员的配合与指导下,结合现有敦煌学研究成果,研究选取了48类敦煌典型颜料并设计制备了240个代表性色彩样本。利用分光光度计获取其在360～750 nm范围内反射光谱信息,通过聚类分析法对原始色彩光谱样本集进行分类,以6类典型光源场景条件下色彩易变性指数(color inconstancy index)的综合量值为依据,结合Wilcoxon符号秩检验,确定分类数量及各子类的代表性样本,初步构建光谱样本集。随后,从色域完整性角度对初步建立的样本集进行补充,最终构建由100个样本组成的全色域光谱数据集。分析结果显示,该样本集在99%置信条件下的色彩易变性指数可低至3.28,且均匀分布于敦煌色彩体系的整个色域,因而可以为敦煌色彩再现过程中合理的选用具有高恒常性水平的色彩提供数据参考及方法依据。     

一种基于色域分析与聚类分析的基色筛选

提出了一种基于色域分析与聚类分析结合的基色筛选算法。该方法对传统4色色域和目标高保真色域进行分析,筛选出4色色域外的特征点,并对其光谱反射率进行主成分分析,确定基色的个数m。以m作为分类数,对集合中特征色光谱反射率进行聚类分析,在m个分类光谱中选择和特征色平均光谱距离最远的m个光谱作为基色光谱,在基色库中选择和m个光谱相关距离最小的实际专色作为最终基色。实验结果表明,提出的基色选择算法能够准确估计出新基色的光谱反射率,最大程度实现了目标高保真色域的再现。     

加权视觉特性的PCA空间内光谱域映射模型

针对跨媒体光谱颜色复制过程中出现的设备光谱域不一致问题,在加权人眼视觉特性的主成分分析(PCA)光谱降维空间内构建了一种光谱域映射模型。利用标准色度观察者匹配函数构造权重系数,对高维光谱进行加权,采用PCA提取加权光谱的前三个主元,以构造低维加权PCA空间,在加权PCA空间内引入分区最大化色域边界描述算法描述设备光谱域,对超设备光谱域的颜色光谱进行裁切以映射到设备光谱域内。实验证明,新模型相比于常用的PCA空间内的光谱域映射模型而言,更能达到视觉感受的匹配,可以更为有效地解决设备光谱域不一致的问题。     

显示设备防蓝光模式和色域的关系

基于新型光源的显示设备以大色域、高亮度、高解析度等优点成为了市场主流.蓝光作为三基色之一,是显示系统不可或缺的部分,它的波长、光谱宽度、亮度等参数影响着显示系统的方方面面.同时,过强的蓝光会损害人眼的视网膜细胞并影响生物节律.如何减少蓝光危害是设计显示系统时需要考虑的重要问题.以手机、电视屏幕为代表的显示设备是人机交互的重要媒介,为了减少其中的蓝光危害,在设备中通常都设有防蓝光模式.这种模式会影响到显示设备的色域.基于此,测量显示系统中色域和蓝光危害随着防蓝光模式的变化过程是有必要的.我们提出了一种测量显示设备特征点获得立体色域的理论.以目前市面上几种主流手机作为实验样本测量立体色域,结合光谱获得蓝光危害值,提出色域和蓝光危害的兑换比例这一测量标准,以评估防蓝光模式的质量.     

基于非负矩阵分解的印刷品原稿原色油墨光谱预测方法

实现半色调印刷品原稿的光谱复制技术其前提要确定原稿所用油墨数目及油墨成份，但目前应用于印刷品原稿原色油墨光谱预测的算法还有待研究，且已有的基色色料光谱预测方法存在诸多弊端。针对这一问题在非负矩阵分解算法基础上结合印刷品原稿光学特性，创新的提出了一种基于约束条件非负矩阵分解的油墨光谱预测算法ISPNMF，和对黑色油墨光谱预测结果优化的算法。ISPNMF算法克服了基本非负矩阵分解有多重最优解和局部极小值的缺陷，实现了预测算法唯一的全局最优解。黑色油墨预测光谱优化的算法克服了彩色油墨对光线混合吸收给黑色油墨预测带来的干扰，能优化得到逼近于实际黑色油墨光谱的预测值。使用Konica Minolta C1085和HP indigo5600两台四色数码印刷机及其自身配备的墨粉和墨膏来摸拟不同品牌的油墨，在230 g白卡纸上打印 IT8.7/3色标，并使用X-rite i1 Pro2获取两样张的光谱反射率作为实验数据样本，来探究并验证算法的准确性和实用性。实验结果表明，在印刷品原稿线性经验空间中能准确预测原稿所用原色油墨数目和油墨光谱，且彩色油墨预测光谱与实际使用的油墨光谱相比其拟合度均高达99.9%，光谱角距离均小于0.045，黑色油墨的预测光谱经优化后与实际油墨光谱拟合度也高达99.9%。这说明该算法不仅能实现对印刷品原稿原色油墨的准确预测，而且可以精确匹配实际使用的原色油墨，对实现印刷品原稿的光谱复制技术有重要意义。     

基于体积方差法控制多喷嘴喷射墨滴均匀性

利用多喷嘴喷墨打印PEDOT∶PSS墨水，重点分析喷墨打印驱动电压波形的高压V_H、低压V_L、上升沿时间T_R、峰值时间T_P、下降沿时间T_F，通过对多喷嘴同时喷射墨滴的速度与体积的调控优化，获得了喷射稳定、体积均匀的墨滴；进一步提出多喷嘴喷射墨滴体积方差的分析方法，结果表明不同喷嘴同时喷射墨滴的体积变化方差在0.006～0.170范围内。利用体积变化方差对喷墨打印驱动电压参数影响墨滴行为能力的大小进行了排序，其影响能力从大到小为T_R、T_P、V_H、T_F、V_L。多喷嘴喷射墨滴体积方差分析方法为实现多喷嘴大面积打印提供了重大的指导意义。     

面向高保真印刷的特征光谱提取与匹配方法研究

快速、准确的进行光谱重建是高保真印刷复制研究的难点。针对多个基色参与复制造成颜色在光谱表征和油墨配比之间转换模型复杂的问题,提出了一种用于高保真印刷的特征光谱提取和匹配方法。该方法利用光谱的导数变换对印刷基色油墨的特征光谱波段进行了筛选和提取,在此基础上提出了特征光谱的多阈值编码算法;针对高保真印刷中的分区判断问题,利用导数平均特征光谱表示各分区特征,并通过目标光谱与各分区的导数平均特征光谱的光谱匹配算法,解决了高保真印刷中的分区判断问题。实验结果表明,提取的特征光谱波段能够显著代表各个基色的光谱特征,基于特征光谱的色彩转换模型精度高于基于全波段的色彩转换模型;光谱匹配算法在判断分区上达到了很高的精度,极大的提高了效率,具有较高的实用性。     

油墨红外光谱相似度与计算机配色精度的关系研究

为了获得高精度的配色样品,提出了一种配色方法-成分分析配色法。该方法将化学分析法与计算机配色相结合,其核心是选取与目标色成分最接近的油墨进行配色,从而实现高精度的色彩匹配,为计算机配色发展提供新的思路。与目标色成分相近的油墨配色效果验证：使用某种油墨印制目标色,并用相同的油墨进行配色,以实现目标色成分与配色色样成分的一致性。使用三个不同品牌的油墨对目标色进行配色,比较配色精度及效率。使用泗联牌三种颜色油墨以任意比例通过印刷适性仪IGT-CI(荷兰)印制目标色,这些目标色包括间色和复色,各3个色样;使用配色软件X-Rite color master(美国)建立泗联、东洋、牡丹三个品牌油墨的配色基础数据库,并对不同目标色进行配色。结果表明使用与目标色相同的泗联油墨的配色精度远高于东洋、牡丹两个品牌的油墨,配色色差整体都很小,校正1～2次就能得到小于1.0的色差,最小达到0.36,几乎实现了目标色的同色同谱匹配。实验验证了成分分析配色法的核心“选取与目标色成分最接近的油墨进行配色,可以实现高精度色彩匹配”的可行性。判别目标色与配色油墨在成分上区别的化学分析工具探讨：为了判别目标色色料与配色油墨在成分上有区别,尝试使用“红外光谱相似度”作为判别的分析工具。使用红外光谱仪Thermo Nicolet 6700(美国)测出泗联、东洋、牡丹三个品牌的三种颜色油墨的红外光谱图,使用OMNIC软件中的相关性算法得到它们与目标色油墨的红外光谱相似度,并计算出平均相似度;将各品牌油墨的红外光谱相似度与其配色实验的精度进行对比分析,评价红外光谱相似度作为化学分析判别工具的有效性。结果表明泗联牌油墨与目标色的平均红外光谱相似度为100%,东洋的为86.53%,牡丹的为64.63%。当校正次数相同时,泗联油墨配色色差最小,配色精度最高;东洋次之,是泗联油墨配色色差的2倍左右;牡丹最差,是泗联油墨配色色差的3倍以上。配色结果与其红外光谱相似度的规律是一致的,目标色油墨与配色油墨之间的红外光谱相似度越高,越容易得到高精度的配色样品。实验证明了用成分分析配色法获得高精度的色彩匹配是可行的,使用红外光谱相似度作为目标色与配色油墨在成分上的分析工具对判别配色精度是有效的。今后的工作将探讨红外光谱相似度与配色精度间的相关性数值关系,以及进一步寻求更为有效的化学分析方法来判断目标色色料与配色油墨之间的成分关系。     

基于脑模型控制器的红外背景预测算法

在分析云背景红外图像空间分布上存在混沌现象的基础上,提出一种基于脑模型控制器的红外背景预测算法.该方法利用混沌具有短时可预测性的特点,对云背景图像进行预测,并根据云背景杂波和运动目标的混沌特性差异修正预测模型.仿真结果表明,该算法能有效地提高云背景的预测准确度,预测残差符合白噪音特性,对云背景杂波具有良好的抑制效果,能显著提高目标的信杂比,从而改善目标的检测性能.     

基于吸光度的PET薄膜专色配方预测方法

基于吸光度与物质浓度的相关关系建立了一种PET薄膜印刷的混合油墨组分预测模型。该方法首先依据光的传播理论和光在墨层与承印材料中的多重内反射原理,利用基色和混合专色薄膜印品在黑白两色基底上的反射光谱,建立具有高透低反特性薄膜印品透射光谱的获取方法,并利用透射光谱求解吸收光谱;然后对专色吸光度与基色浓度进行回归分析,确定吸光度与基色浓度线性相关度高的特征波段,再根据郎伯比尔定律,利用特征波长处的专色样本吸光度与基色样本吸光度建立组分预测模型,求解专色样本的配方比例;最后,分析预测配方与预设浓度的偏差,并按照预测配方浓度重新打样,采用色差与光谱均方根误差对计算配方色与目标专色的匹配程度进行分析,验证模型精度。以凹印PET薄膜双基色混合样品为实验对象,对提出的方法进行测试。光谱分析表明,基色样本和专色样本光谱反射率曲线在黑白两种基底上有明显差异,但都随基色油墨浓度变化具有相同的变化规律,专色样本的光谱透射曲线随着基色浓度的变化接近浓度比例大的基色曲线,在400～580 nm区间,专色的吸收光谱随着基色油墨A浓度降低而升高,在580～700 nm区间随着基色油墨A浓度降低而降低。除570～590 nm吸收曲线相交区间以外,在可见光范围内专色油墨吸光度与基色油墨浓度之间的判定系数R2均大于0.95,平均值为0.990 0,两者具有强线性相关关系。分别选取基色A和B波长为520 nm(R2为0.994 2)和700 nm(R2为0.998 5)处的吸光度代入配色模型,并利用最小二乘法求解目标专色的配方比例。实验结果表明,六组预测浓度与预设浓度相比较,配方平均偏差为2.5%,无显著偏差。配方色样本与专色样本色差最大值为1.98,最小值为0.30,平均值为0.85,均满足GMI对专色复制的要求,其中5组专色色差小于1.5,符合专色忠实复制的要求;6组专色的光谱均方根误差最大值为2.93%,最小值为0.49%,平均值为1.40%,基本实现了同色同谱的高精度颜色复制。验证了该方法对于提高专色油墨配色精度和改善PET薄膜印刷质量具有显著效果,可为PET薄膜专色配方预测提供科学方法。     

数码彩扩机色域匹配模型研究

色域匹配是数码彩扩机实现图像颜色较好再现的关键.首先,采用一种较为实用的方法对CRT显示器进行了标定,运用Beer色料理论预测了彩色相纸的色域.在此基础上,运用非线性压缩算法实现从CRT到彩色相纸的色域匹配,同时提出了虚拟色域的概念,并加以分析研究.结果表明,非线性压缩色域匹配模型对于建立数码彩扩机的颜色管理系统具有重要实用价值.采用这种方法在国家高新技术激光数码彩扩机中取得了高质量的扩印效果.