基于多维查找表的多色打印机光谱特性化研究

发布时间：2017-10-27 13:11

  本文关键词：基于多维查找表的多色打印机光谱特性化研究

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【摘要】：近些年，，随着颜色复制技术的不断发展与进步以及人们对颜色复制的要求越来越严格，传统采用CMYK四种基色来实现颜色复制的方式已经难以满足人们的需求。而且四色油墨由于本身的局限性，无法涵盖原稿颜色的全部光谱信息，并且存在同色异谱的现象，所以本文使用多色打印机（超过四色）来实现其特性化过程。现有的色彩管理方式主要是基于ICC的色彩管理，在传统印刷中使用的色度图像主要为3通道(RGB、LAB等)图像，只需要建立三维查找表进行插值即可以实现打印机的特性化。但是对于本文多基色打印机光谱特性化，则是6维打印机色空间到31维光谱空间的高维查找表，这就需要使用降维的方法首先将高维查找表降维至6维查找表。建立完正向查找表，对于反向查找表的建立则需要使用非线性优化的技术。正反向查找表建立完成以后就是最为关键的光谱特性化的过程，这就用到各种插值的方法。 本文首先介绍了四色打印机色彩特性化的方法：多重回归，三维插值，神经网络，模糊逻辑，Neugebauer方程。进而提出了多基色打印机光谱特性化流程，包括高维光谱信息降维，正反向查找表建立，非线性优化技术，多维线性正反向插值，基于光谱的目标函数为光谱均方根误差（sRMS）的BP神经网络算法以及基于人眼视觉特性加权的BP神经网络算法。实验部分首先对实验所使用的打印机做了单通道最大墨量的限制，计算了Neugebauer修正系数n解决由于物理网点扩大和光学网点扩大对Y_N模型造成的影响，并准确拟合了有效网点百分比与理论网点百分比的传递函数。 最后在实验的基础上计算并验证了各插值方法的可行性，比较了各插值方法的插值精度，权衡各方法的优缺点。
【关键词】：多色打印机 光谱特性化 查找表 神经网络
【学位授予单位】：曲阜师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP334.8
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-11
• 1.1 选题背景和意义8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 研究目的及意义9
• 1.4 论文研究的主要内容9-10
• 1.4.1 主要内容9-10
• 1.4.2 拟解决的关键问题10
• 1.4.3 预期的研究目标10
• 1.5 创新之处10-11
• 第2章 常见色彩特性化方法及存在的问题分析11-17
• 2.1 多重回归11
• 2.2 三维插值11-13
• 2.3 神经网络13-14
• 2.4 模糊逻辑14
• 2.5 基于 Neugebauer 方程的光谱色彩校正14-17
• 第3章 正反向查找表建立17-22
• 3.1 基于光谱的色彩管理方法构建17
• 3.2 低维空间的建立17-18
• 3.3 正反向查找表建立方法18-22
• 3.3.1 正反向查找表建立流程18-19
• 3.3.2 非线性优化参数的确定19-22
• 第4章 光谱特性化方法研究22-31
• 4.1 多维线性光谱特性化22-24
• 4.2 BP 神经网络光谱特性化24-31
• 4.2.1 基于光谱的 BP 神经网络模型构建24
• 4.2.2 用于光谱特性化的正反向 BP 神经网络算法流程24-29
• 4.2.3 打印机光谱特性化 BP 神经网络模型中最优化目标函数的确定29-31
• 第5章 实验方法与分析31-43
• 5.1 墨量限制、Yule-Nielse 修正系数 n 以及有效网点百分比的确定31-39
• 5.1.1 单通道墨量及总墨量限制31-34
• 5.1.2 修正系数 n 值的确定34-37
• 5.1.3 理论与有效网点百分比37-39
• 5.2 输出多基色校正样本集39
• 5.3 实验结果分析验证39-43
• 5.3.1 线性插值与基于人眼视觉特性加权的 BP 神经网络比较39-40
• 5.3.2 目标函数为 sRMS 与 EsRMS 的神经网络比较40-43
• 第6章 总结43-44
• 参考文献44-46
• 在校期间发表的学术论文46-47
• 致谢47

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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本文编号：1103615