CN103544334B - 基于cii和色差的多墨打印机配方选择算法 - Google Patents
基于cii和色差的多墨打印机配方选择算法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法。该方法通过设计、打印、测量多组三墨和四墨组合的训练样本建立对应的反向和正向光谱模型实现预测目标光谱的多个候选墨水配方，进一步计算得对应的候选墨水配方的预测光谱，之后根据结合CII和色差的差异指数M，选择M值为最小的候选墨水配方作为最终配方。该算法结合CII和色差，很好的解决了多墨打印机配方的选择问题，精度高、速度快、适用性好，具有很高的实用价值。
Description
技术领域
本发明涉及一种配方选择算法，具体是涉及一种基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法。
背景技术
随着影像技术的快速发展，多光谱图像已经广泛地应用于艺术品复现、农产品的检测等方面。相对于传统的RGB图像，多光谱图像的每一个像素点都对应一个光谱数据，其包含该点所有的颜色信息。因此，采用多光谱技术复现的艺术品，可以保证与原艺术品在任一照明环境下完全匹配，很好的解决了同色异谱现象。
然而，对于一幅给定的多光谱图像，采用多墨(超四墨)打印机将其各像素的光谱准确的复现出来是非常具有挑战性的。现有的多墨打印机所拥有的墨水种类是有限的，例如，青(C)、品(M)、黄(Y)、黑(K)、红(R)、绿(G)和蓝(B)等，导致多光谱图像的光谱空间超过多墨打印机的光谱空间，且多光谱图像与多墨打印机的呈色机理不同，因此要完全准确复现各像素的所有光谱是不现实的。基于此，对于需要复现的目标光谱，我们需要基于某种算法去选择配方(即采用哪几种墨水以及相应墨水的用量)实现较理想地复现目标光谱，。另外，根据墨量限制，即打印纸张所能吸收的墨水总量，一般从所拥有的墨水种类中选择3-4种墨水以复现目标光谱。
CII(ColorInconstancyIndex，颜色非恒常性指数)是用于评价光谱在不同照明光源下的颜色非恒常性，其值越大则代表颜色的非恒常性越明显。例如，某件衣服在商店的照明环境下所表现出来的颜色与其在日光下表现出来的颜色是具有明显差异的，则该件衣服的颜色具有较高的CII。
色差是最为常用的评价目标光谱和复现光谱之间在某种照明光源下的颜色差异的指标，其值越小代表两者之间颜色差异越小。常用的色差公式有CIELAB色差公式、CMC色差公式、CIEDE2000色差公式等。
到目前为止，还没有简单、实用的算法实现多墨打印机配方选择，也没有人提出结合CII和色差的多墨打印机配方选择算法。
发明内容
本发明为了解决背景技术中所述的问题，公开了一种基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法。本方法结合CII和色差指标对所有的候选墨水配方进行评价，从而选出最优配方。其具体步骤如下：
1)选取多墨打印机的n个墨水，根据选取的墨水，组成m组不同的三墨和四墨组合；
2)对于每一组三墨或四墨的组合，设计并打印一定数量的训练样本，并用分光光度计测得每一个训练样本的光谱数据；
3)对于每一组三墨或四墨的组合，根据测得的对应训练样本的光谱数据，建立相应的反向和正向光谱模型，共得到m×2个三墨或四墨的光谱模型。某一墨水组合的反向光谱模型的作用是根据目标光谱预测对应的墨水配方，即该墨水组合中各墨水的用量；而正向光谱模型则可根据墨水配方预测对应的光谱。其中，光谱模型可采用CYNSN(CellularYule-NielsenSpectralNeugebauer，胞元式Yule-Nielsen校正的光谱Neugebauer)模型、Yule-Clapper光谱模型、Kubelka-Munk模型等；
4)根据已经建立的m个三墨或四墨的反向光谱模型，对于需要复现的一目标光谱进行预测，共可得到m个候选墨水配方；
5)对计算得到的m个候选墨水配方，采用对应的正向光谱模型预测对应的光谱，共可得到m个候选墨水配方的预测光谱；
6)计算每个预测光谱的CII以及与目标光谱之间的色差，之后计算对应的差异指数M，其计算公式如下：
M＝w1×CII+w2×ΔE
其中，w1和w2是相应的权重系数，CII为某两种照明光源下的预测光谱的颜色非恒常性指数，ΔE为某种照明光源下的预测光谱与目标光谱之间的色差；
7)根据每一个预测光谱的对于差异指数M，选择M值为最小的预测光谱所对应的候选墨水配方作为最终的配方，以达到准确复现目标光谱的目的。
本发明通过建立多组三墨和四墨组合的反向和正向光谱模型实现预测目标光谱的多个候选墨水配方，之后根据结合CII和色差的差异指数M，选择M值为最小的候选墨水配方作为最终配方。该算法结合CII和色差，很好的解决了多墨打印机配方的选择问题，精度高、速度快、适用性好，具有很高的实用价值。
附图说明
图1是基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法流程图；
图2是实施例中需要预测的目标光谱；
图3是实施例中10个候选墨水配方的预测光谱；
图4是实施例中每个预测光谱与目标光谱之间的差异指数M；
图5是实施例中最终配方RGB组的预测光谱与目标光谱的比较。
具体实施方式
以一台惠普DesignjetZ3200ps多墨打印机和CYNSN模型为例，对上述基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法的具体实施方式进行阐述。如图1所示，其具体步骤如下：
1)选取该多墨打印机的8个墨水，分别为青(C)、品(M)、黄(Y)、黑(K)、红(R)、绿(G)和蓝(B)；根据选取的8个墨水，组成10组不同的三墨和四墨组合，分别为CMY、RMY、CGY、CMB、RGB、CMYK、RMYK、CGYK、CMBK和RGBK；
2)对于每一组三墨或四墨的组合，设计并打印一定数量的训练样本，并用分光光度计测得每一个训练样本的光谱数据。其中分光光度计的测量范围设为400nm到70nm以10nm为间隔；
3)对于每一组三墨或四墨的组合，根据测得的对应训练样本的光谱数据，建立相应的反向和正向CYNSN模型，共得到10×2个三墨或四墨的光谱模型。其中，CYNSN的胞元阶数设为7层，CYNSN反向和正向模型采用J.Guo的方法，具体参见其硕士论文(Developingtheinversespectral-basedNeugebauerequations.UniversityofLeeds，UK，2009)。某一墨水组合的反向光谱模型的作用是根据目标光谱预测对应的墨水配方，即该墨水组合中各墨水的用量；而正向光谱模型则可根据墨水配方预测对应的光谱；
4)根据已经建立的10个三墨或四墨的反向光谱模型，对于需要复现的一目标光谱进行预测，见图2，共可得到10个候选墨水配方；
5)对计算得到的10个候选墨水配方，采用对应的正向光谱模型预测对应的光谱，共可得到10个候选墨水配方的预测光谱，见图3；
6)计算每个预测光谱的CII以及与目标光谱之间的色差，之后计算对应的差异指数M，见图4，其计算公式如下：
M＝w1×CII(D65&F11)+w2×ΔE(D65)
其中，w1和w2是相应的权重系数，均设为1；CII(D65&F11)为标准照明体D65和荧光灯F11下的预测光谱的颜色非恒常性指数；ΔE(D65)为标准照明体D65下的预测光谱与目标光谱之间的色差，色差公式采用CIELAB色差公式；
7)根据每一个预测光谱的对于差异指数M，选择M值为最小的预测光谱所对应的候选墨水配方作为最终的配方，在此实例中最终配方为RGB(R＝0.031，G＝0.125，B＝0.192)，其中，每个墨水的最大用量为1。RGB组预测的光谱与目标光谱的比较如图5所示，由图可见，RGB组的的预测光谱与目标光谱基本重合，表明了基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法的有效性。
Claims (4)
1.一种基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法，其特征在于包括以下步骤：
1)选取多墨打印机的n个墨水，根据选取的墨水，组成m组不同的三墨和四墨组合；
2)对于每一组三墨或四墨的组合，设计并打印一定数量的训练样本，并用分光光度计测得每一个训练样本的光谱数据；
3)对于每一组三墨或四墨的组合，根据测得的对应训练样本的光谱数据，建立相应的反向和正向光谱模型，共得到m×2个三墨或四墨的光谱模型；某一墨水组合的反向光谱模型的作用是根据目标光谱预测对应的墨水配方，即该墨水组合中各墨水的用量；而正向光谱模型则可根据墨水配方预测对应的光谱；
4)根据已经建立的m个三墨或四墨的反向光谱模型，对于需要复现的一目标光谱进行预测，共可得到m个候选墨水配方；
5)对计算得到的m个候选墨水配方，采用对应的正向光谱模型预测对应的光谱，共可得到m个候选墨水配方的预测光谱；
6)计算每个预测光谱的CII以及与目标光谱之间的色差，之后计算对应的差异指数M，其计算公式如下：
M＝w1×CII+w2×ΔE
其中，w1和w2是相应的权重系数，CII为某两种照明光源下的预测光谱的颜色非恒常性指数，ΔE为某种照明光源下的预测光谱与目标光谱之间的色差；
7)根据每一个预测光谱的对于差异指数M，选择M值为最小的预测光谱所对应的候选墨水配方作为最终的配方，以达到准确复现目标光谱的目的。
2.根据权利要求1所述的基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法，其特征在于所述步骤1)中选取多墨打印机的n个墨水，组成m组不同的三墨和四墨组合，或者根据需要组成五墨或六墨组合。
3.根据权利要求1所述的基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法，其特征在于所述步骤3)中对于每一组三墨或四墨的组合，根据测得的对应训练样本的光谱数据，建立相应的反向和正向光谱模型；光谱模型包括CYNSN模型、Yule-Clapper光谱模型或Kubelka-Munk模型。
4.根据权利要求1所述的基于CII和色差的多墨打印机配方选择算法，其特征在于所述步骤6)中计算每个预测光谱的CII以及与目标光谱之间的色差，之后计算对应的差异指数M，其为CII与色差的加权之和；差异指数M或者根据需要采用多个照明光源下的色差值与多个照明光源之间的CII的加权之和。
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