双面半色调印刷品Kubelka-Munk色彩预测模型

建立双面印刷品的色彩预测模型一直是印刷中的一个重要课题。将入射到印刷品的光根据其在垂直于印刷品中所走过的路径的不同, 将其分成四大部分, 即: 从正面油墨进入, 经过纸张, 再从反面油墨出射; 从正面油墨进入, 从纸张出射; 从正面空白区域入射, 从反面油墨出射以及直接穿过纸张。所建立的相关的模型以Kubelka-Munk四能流理论为基础, 通过对上述四部分的反射率与透射率相加便得到了整个双面印刷品的反射率与透射率。     

基于Kubelka-Munk理论的专色印刷效果分析

随着对印刷精度的要求的不断提高, 专色印刷越来越重要。本文以涂料纸印刷为基础, 在假设没有油墨渗透的情况下, 且油墨与纸张均为均匀分布, 利用Kubelka-Munk模型来研究专色印刷的光谱反射规律。印刷中色彩的再现不仅与印刷的油墨有关, 也与印刷的纸张有关, 是纸张与油墨共同作用的结果, 本文分析了对专色印刷呈色效果的各种影响因素, 可以为专色油墨的配制提供理论依据。     

Yb浓度对功率依赖的上转换荧光色彩的敏感度调控

控制激发光功率密度是一种调控红绿荧光比率的简单方法.然而,大多数上转换系统对功率的调控并不敏感.本文通过柠檬酸钠辅助的水热法,合成了一系列具有不同Yb浓度掺杂的NaYF₄：Yb/Ho微米棒.通过激光共聚焦显微镜系统,研究了Yb浓度和激发功率密度依赖的NaYF₄：Yb/Ho微米棒的上转换荧光特性.发射谱和同步荧光成像图案表明：荧光红绿比率不仅敏感于激发功率,而且敏感度依赖于Yb浓度.随着Yb浓度的增加,功率调控的红绿比率的敏感度增加,这暗示了功率调控的红绿比率的敏感度可以作为一种度量和评估Yb掺杂浓度的有效途径和方法.通过上/下转换发射谱、激发谱和功率依赖关系,揭示了功率调控红绿比率的机理,并提出了荧光色彩敏感于功率调控的上转换系统具有的特征和判据.本研究为设计和合成高敏感度的功率调控的上转换材料提供了理论基础和实验数据.     

一种有效的拼接图像色彩校正算法

针对图像拼接中子图像由于拍摄的角度、相机曝光参数等不同,造成子图像间色调与明暗存在明显差异的问题,提出了一种利用子图像间重叠区域统计信息的色彩校正算法。首先将原始的色彩转换算法利用空间协方差矩阵表述成能直接在RGB空间进行转换的形式,再利用拼接图像间的重叠区域信息对算法进行简化,得到色彩校正算法。实验表明该算法能够有效地应对拼接图像时各子图像间的色调与明暗差异,在图像拼接时可以得到良好的色彩校正效果,同时相比原始的色彩转换算法减少了计算耗时。     

半色调荧光图像的光谱反射与透射模型

荧光油墨半色调印刷品的显色预测规律是彩色成像领域内十分关键的课题。把荧光半色调印刷品反射出来的光分成两个独立的部分,即由最初入射光组成的主光流和由于吸收了主光流而产生的荧光流;并且采用了一个指数矩阵来描述墨层产生的荧光光强,从而得出了荧光半色调图像色彩的光反射规律。考虑到入射光中从一种颜色油墨入射后再由同色油墨出射的概率要比从其它色油墨出射的概率要大的事实,讨论中引入权重因子描述从同色油墨出射部分与从整个表面出射部分比例不同的现象,建立了荧光油墨半色调图像的Clapper-Yule新光谱反射率模型。     

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Yule-Nielson方程的扫描输入图像色彩校正新模型

在光电子学中扫描仪的色彩管理是彩色图像复制的关键技术之一。在分析扫描物呈色原理和误差产生原因的基础上, 提出了一种计算机扫描输入图像色彩管理新模型。重新解释了Yule-Nielson方程的参数含意, 使原本只适用于印刷网点图像的Yule-Nielson方程也适用于非印刷网点图像。采用了基于最小二乘法的分段曲线拟合, 以克服在数据点分段时算法过分依赖主观经验的不足。结合Yule-Nielson方程和拟合曲线算法, 分单色、双色和三色逐步导出输入图像的色彩修正方程。给出的实验结果表明, 模型提高了输入图像的色彩转换精度, 能够在工程中应用于输入图像的色彩转换。     

基于荧光差分的紫外光探测器研究

普通的硅光探测器,如硅光电池或硅光电二极管等仅能对可见光和近红外光响应。利用无色透明紫外荧光涂料或油墨能吸收紫外线而发出红色荧光的特点,把紫外荧光涂料涂在普通硅光电池的表面,向紫外光区拓展了其光谱响应范围。采用光声光谱技术测量了荧光硅电池的光谱响应特性,研制了荧光差分式紫外光探测器。     

化学计量学方法在三维荧光光谱分析中的应用

随着分析数据日益复杂,传统的用于光谱分析中的数据处理方法已不能满足分析需要,而化学计量学应用数学、统计学以及计算机等科学的方法与手段,设计和选择最优的量测方法,并通过对数据的解析,可最大限度的获取光谱数据中的有用信息.本文首先介绍了几类常用化学计量学方法分析的三维荧光光谱,其次介绍了常用于光谱分析的化学计量学方法,如统...     

基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型

为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502～830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCA-MLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。     

双面半色调图像的Clapper-Yule色彩预测分程模型

通过印刷品光谱反射比预测半色调图像色彩是印刷质量控制与设备检测研制领域十分关注的课题。在假定油墨是非散射介质以及油墨的折射率与纸张的折射率近似相等的条件下,利用光在油墨与纸张中散射迁移路径长短不同的分程理论和多重内反射的网状结构分析方法,研究了光照射在双面印刷品上的光谱反射规律,建立了双面印刷品的光谱反射色彩预测模型。并在此基础上通过理论分析,论证了新建双面印刷品的Clapper-Yule色彩分程预测模型的合理性。新模型为双面印刷品的呈色规律分析与印刷品在线检测仪的研制提供了理论依据。     

半色调双面图像的色彩预测Clapper-Yule模型

为了准确地预测印刷图像的光谱反射率,在假定油墨是非散射介质以及油墨的折射率与纸张的折射率近似相等的近似下,利用考虑光在纸基内多次内反射的Clapper-Yule理论和描述多重内反射的网状结构分析模型,建立了同色不同加网周期双面墨像的光谱反射色彩预测模型.同时给出了包含纸基的向下体反射和反面纸基-空气构成界面定向反射作用的单面墨像Clapper-Yule色彩预测修正新模型.     

印刷品原色油墨光谱预测中减色线性经验空间的建立

在半色调印刷品原色油墨光谱预测技术中,在原光谱反射率空间进行主成分分析得到的代表性基向量数目会大于实际所使用的原色油墨数目,即光谱反射率空间并不适用光谱预测,且主成分分析得到的基向量会出现负值,没有物理意义。针对上述问题,建立了一个减色线性经验空间模型及其空间转换模型,并探究了影响经验空间线性程度n值的因素,通过实验及优化算法创新性找到确定最佳n值的方法,并在该减色线性经验空间进行半色调原稿原色油墨的预测实验。实验结果表明,在不同n值下,选取原始光谱反射率R_m和重构光谱反射率R_recon的f范数平方值的最小值对应的n值做为建立线性经验空间确定最佳n值的方法是有效的;为了将纸张和油墨类型对空间转换因数n的影响程度减到最小,最终确定n值为3.5;在减色线性经验空间进行印刷品原色油墨数目预测,得到的代表性基向量数目恰好等于实际印刷使用的原色油墨数目4,进行原色油墨光谱预测,预测的4色油墨除K色外,其他CMY色与实际原色油墨光谱相比拟合度GFC均大于99.9%。即所提出的优化n值的新方法建立的减色线性经验空间是一个可作为半色调印刷品原色油墨数目预测和光谱预测的有效线性空间。     

油墨组分比例预测模型与方法

因光学特性(吸收系数与散射吸收)与组分比例不呈严格的线性关系,基于K-M理论的配色模型无法保证比例预测精度,针对上述问题,建立了油墨组分比例预测模型与方法。首先利用与组分比例具有强线性相关性的特征波长处的光谱反射率倒数值替换K-M配色理论中的吸收系数与散射系数,引入非线性项,构建油墨混合呈色模型;然后在此基础上建立油墨组分比例预测模型。以两组二元基色油墨混合样本为例,对提出的油墨组分比例预测模型及方法进行验证。实验结果表明,文中方法可预测获得与真实结果较为接近的组分比例,两组实验样本的预测平均偏差分别为1.57%和3.6%,可为目标样油墨组分比例预测提供一种新的方法。     

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。     

计算机自动配色预测算法研究

基于配色基础理论Ｋｕｂｅｌｋａ－Ｍｕｎｋ定律的常数形式，建立了计算机自动配色的三刺激值匹配算法，通过纺织印染自动配色预测实验表明该算法可获得色差ΔＥ小于０．１０ＣＩＥＬＡＢ的满意配方。     

白光LED色温的非线性动态预测模型

LED灯的色温受到注入电流和结温变化的同步影响。通过分析实验系统采集到的HL001WY型Ga N基白光LED在不同管脚温度和注入电流作用下色温变化的实验数据,利用曲线拟合与趋势回归方法建立色温、注入电流以及管脚温度三者之间动态变化的非线性预测模型,并对非线性模型的系数采用二次回归来补偿模型系数引起的预测值波动,提高模型计算精度。抽样测验和模型计算对比表明,利用该方法建立的动态非线性色温控制模型得到的计算数值与实验测量值的相对误差小于1.5%。