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。