CN103604754A - 一种报纸印刷的文字墨色的测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种报纸印刷的文字墨色的测量方法，现有的密度计测量方法误差大，操作不便，测量值不便于直接指导工人生产。本发明的方法是先利用显微摄影仪器拍摄报纸上的空白部位和黑色实地色块部位，获得这两部位修正后像素平均值并求其常用对数值，再测量空白部位和黑色实地色块部位的密度，利用两部位的常用对数值和密度值建立线性关系，再用显微摄影仪器拍摄文字部位，求其中笔划所处位置像素的平均值,再依据线性关系求出笔划部位的密度值。本发明解决了用密度计无法直接测量笔划密度的难题；本发明利用图像处理的方法修正拍摄过程所引起的误差，检测精度高。

Description

一种报纸印刷的文字墨色的测量方法

技术领域

本发明涉及印刷质量检测技术领域，具体的说涉及报纸印刷时，文字墨色深浅的测量方法。

背景技术

报纸、书刊等以文字作为主要内容的出版物，其文字墨色的深浅会影响阅读效果。墨色偏浅，则图文和纸张底色之间反差较小，文字不够清晰；墨色偏深，则印刷的墨层厚，容易糊版、蹭脏、透印，因此墨色深浅与均匀程度是报纸印刷质量好坏的重要指标，需要有一种用于报纸印刷品的文字墨色深浅的检测方法。墨色深浅的常规检测方法是利用密度计测量，密度计根据被测量区域的平均反射率计算出密度值。该方法要求被检区域一块颜色均匀的、面积大于密度计测量光孔的色块。现有的单张纸平版印刷的墨色检测方法，是在印刷品的边缘添加测控条，用密度计对测控条上的实地色块进行测量，根据密度值来评价墨层深浅，到印刷完成后，再裁切掉边缘添加的测控条。但由于报纸普遍采用报业轮转胶印机印刷，印刷完成后经折页、分切，然后直接供给客户，无法裁切去除测控条，因此报纸上不能添加带有明显的实地色块的测控条。报纸墨色测量的一种方法是利用密度计测量14级（5号）宋体“的”字，根据被测的“的”字的平均反射率，获得该区域的平均密度值，作为评估报纸墨色深浅的依据。报纸印刷质量标准实施细则规定，利用该方法测得的文字密度值（去底）应为0.18±0.02。该方法虽然指定了5号宋体“的”字作为测量对象，但测量时的定位略有偏移，不同制版设备制作的“字”粗细略有差异，都会引起较大的测量误差。在报纸印刷生产现场，主要依靠印刷工人目测来控制墨色，缺少定量的数据，很难保证报纸中文字墨色的印刷质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种与目前国内报纸印刷过程中主要靠工人目测来评估墨色的方法，或利用密度计测量“的”字的平均密度的方法相比，能定量地测量印刷文字笔划部分的密度，使用方便，精度高，成本低的技术方法。

本发明的方法是利用显微摄影仪器拍摄报纸上的文字部分获得数字图像，利用阀值分割的方法区分出文字笔划和空白部分，提取笔划部分出现频率在前10%内的像素，根据这部分像素的灰度值计算文字笔划部分的密度值，用于评价墨色的深浅。

步骤（1）将CCD显微摄影仪器通过其USB接口与电脑相连后，拍摄报纸样张上的空白部位，导入计算机，保存为数字图像一，再拍摄报纸上实地黑色块后，导入计算机，保存为数字图像二。

步骤（2）利用密度计测量报纸空白部位，记录其青、品、黄、黑四色密度值，分别为D_{W_c}、D_{W_m}、D_{W_y}和D_{W_k}；利用密度计测量报纸黑色实地色块部位，记录其青、品、黄、黑四色密度值，分别记为D_{K_c}、D_{K_m}、D_{K_y}和D_{K_k}。

步骤（3）将数字图像二的每一个像素的R、G、B通道的灰度值，加上255，再减去数字图像一对应位置的像素的R、G、B通道的灰度值，来修正由于光源的照度分布不均匀对拍摄结果的影响，获得数字图像三，表示为：

Z(i,j)＝Z_t(i,j)+[255-Z₀(i,j)]

其中Z_t(i,j)为数字图像二上坐标为(i,j)的像素的灰度值，Z₀(i,j)为数字图像一上坐标为(i,j)的像素的灰度值，Z(i,j)为数字图像三上坐标为(i,j)的像素的灰度值。

步骤（4）利用数字图像三的R、G、B通道的灰度值计算出灰通道的灰度值，表示为：

$Z{(i,j)}_V={(0.2973\×Z{(i,j)}_R^2+0.6274\×Z{(i,j)}_G^2+0.0753\×Z{(i,j)}_B^2)}^{\frac{1}{2.2}}$

其中Z(i,j)_R、Z(i,j)_G、Z(i,j)_B、Z(i,j)_V分别代表数字图像三的坐标为(i,j)的像素的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的灰度值。

步骤（5）统计数字图像三的红、绿、蓝、灰四个通道中各灰度值出现的频率，按灰度值出现频率高低排序，截取到出现频率之和刚好超过10%的各灰度值，求平均值，分别记为Z_{ave_R}、Z_{ave_G}、Z_{ave_B}、Z_{ave_V}。

步骤（6）利用显微摄影仪拍摄待测的文字部位，将所记录的图像直接导入计算机，保存为数字图像四。

步骤（7）将数字图像四的每一个像素的R、G、B通道的灰度值，加上255，再减去数字图像一对应位置的像素的R、G、B通道的灰度值，来修正由于光源的照度分布不均匀对拍摄结果的影响，获得数字图像五，表示为：

M(i,j)＝M_k(i,j)+[255-Z₀(i,j)]

其中M_k(i,j)为数字图像四上坐标为(i,j)的像素的灰度值，M(i,j)为数字图像五上坐标为(i,j)的像素的灰度值。

步骤（8）利用数字图像五的R、G、B通道的灰度值计算出灰通道的灰度值，表示为：

$M{(i,j)}_V={(0.2973\×M{(i,j)}_R^2+0.6274\×M{(i,j)}_G^2+0.0753\×M{(i,j)}_B^2)}^{\frac{1}{2.2}}$

其中M(i,j)_R、M(i,j)_G、M(i,j)_B、M(i,j)_V分别代表数字图像五的坐标为(i,j)的像素的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的灰度值。

步骤（9）将数字图像五进行R、G、B三个通道的分离，分别对R、G、B通道的图像用最大方差阈值法进行二值化，找出二值化图像中R、G、B三个通道的像素值都为0的像素所在位置，提取数字图像五中该位置的四个通道的灰度值并分别统计其出现的频率，按各通道的灰度值出现的频率高低排序，截取到出现频率之和刚好超过10%的灰度值，求平均值，分别记为M_{ave_R}、M_{ave_G}、M_{ave_B}、M_{ave_V}。

步骤（10）计算文字部位的密度值，表示为：

$D_c=\frac{(D_{K\_c}-D_{W\_c})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_R}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_R}\right)-2.4065)+D_{W\_c}$

$D_m=\frac{(D_{K\_m}-D_{W\_m})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_G}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_G}\right)-2.4065)+D_{W\_m}$

$D_y=\frac{(D_{K\_y}-D_{W\_y})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_B}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_B}\right)-2.4065)+D_{W\_y}$

$D_k=\frac{(D_{K\_k}-D_{W\_k})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_V}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_V}\right)-2.4065)+D_{W\_k}$

其中D_c、D_m、D_y、D_k分别表示文字部位的青、品、黄、黑密度值。

本发明的有益效果：本发明所述的方法可以直接测量得到文字笔划部分的密度，相比于测量“的”字的平均密度，精度更高，测量结果更有益于印刷工人评价墨量的大小；本发明所述的方法避免了光源照度不均匀、采用出现频率最高的那部分像素作为计算的依据，有效地避免了所拍图像的噪声对密度测量结果的影响，测量精度高。

附图说明

图1为本发明实施例提供的文字墨色的测量方法的实现流程图；

图2为图1提供的测量方法的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。

报纸普遍采用报业轮转胶印机进行印刷，印刷机的收纸部分具有折页和裁切功能。在印刷过程中，印刷工人抽取样张，主要依靠视觉感受来评估墨色的深浅，然后调节印刷机墨斗的输出墨量来控制。

如图1所示，本发明提出的一种报纸印刷的文字墨色的测量方法，该方法包括以下步骤：

步骤（1）准备一份报纸，该报纸上需要具有超过密度计单次测量面积和显微摄影单次拍摄面积的黑色实地色块。然后如图2所示，将USB数码显微摄影仪器与电脑相连，将镜头对准报纸表面的空白部位，调节数码显微镜焦距，使电脑上的预览图像清晰，按开关拍摄后，将记录图像保存为bmp格式的数字文件，记为数字图像一；再将镜头对准黑色实地色块部位，按开关拍摄后，将所记录图像也保存为bmp格式的数字文件，记为数字图像二。

步骤（2）将密度计用标准白板校正，然后利用密度计测量步骤（1）拍摄过的报纸空白部位，记录该空白部位的青、品、黄、黑四色密度值为D_{W_c}、D_{W_m}、D_{W_y}和D_{W_k}；再利用密度计测量步骤（1）拍摄过的报纸黑色实地色块部位，记录该黑色实地色块部位的青、品、黄、黑四色密度值为D_{K_c}、D_{K_m}、D_{K_y}和D_{K_k}。

步骤（3）一个像素的灰度值不仅和被拍摄物体的反射率有关，还和光源的明暗程度有关。当拍摄报纸上的空白部位时，如果调节光源照度较大，则可能拍摄取景范围内所有像素的R、G、B通道的灰度值都是255；如果把光源的照度调小，则可能所有像素的R、G、B通道的灰度值都小于255，同时由于仪器在拍摄取景范围内光源照度不均匀，不同部位的灰度值不同，表现为中间灰度值大，而边缘灰度值小。通过调节光源的照度，可以使步骤（1）拍摄时记录下来的空白部分像素的R、G、B通道的最大灰度值小于但接近255，然后保持这种光源的照度不变用于后续的拍摄。理想条件下，空白部位所有像素的R、G、B通道的灰度值都是255，用255减去数字图像一的每一个像素的R、G、B通道的灰度值，记为数字图像一的负片像素值，反映当前的较暗并且不均匀的照度条件下，实测值离理想值的差距。将数字图像二的每一像素的R、G、B通道的灰度值加上数字图像一的对应位置的负片像素值，使步骤（2）所拍摄的数字图像二的实测值，修正为理想的灰度值，解决由于光源的照度分布不均匀对拍摄结果的影响，获得数字图像三，计算方法如式（1）所示：

Z(i,j)＝Z_t(i,j)+[255-Z₀(i,j)]          （1）

其中Z_t(i,j)为实地黑色块部位所拍摄的数字图像二上坐标为(i,j)的像素的R、G、B通道的灰度值，Z₀(i,j)为空白部位所拍摄的数字图像一上坐标为(i,j)的像素的灰度值，Z(i,j)为实地黑色块部位修正光源所引起的误差后的数字图像三的坐标为(i,j)的像素的R、G、B通道的灰度值。

步骤（4）利用数字图像三上各个像素的R、G、B通道的灰度值计算出灰通道的灰度值，计算方法如式（2）所示：

$Z{(i,j)}_V={(0.2973\×Z{(i,j)}_R^2+0.6274\×Z{(i,j)}_G^2+0.0753\×Z{(i,j)}_B^2)}^{\frac{1}{2.2}}---\left(2\right)$

其中Z(i,j)_R、Z(i,j)_G、Z(i,j)_B、Z(i,j)_V分别代表数字图像三的坐标为(i,j)的像素的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的灰度值。

步骤（5）统计数字图像三的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的不同大小的灰度值出现的频率，分别按出现频率从高到低进行排序。针对红通道，按各灰度值出现的频率从高到低排序，记为ZR₁、ZR₂、ZR₃……ZR_n、ZR_n+1……，对应的出现频率分别为f₁、f₂、f₃……f_n、f_n+1……。如果灰度值出现频率最高的ZR₁，其频率f₁大于10%，则只取出现频率最高的灰度值ZR₁，记为Z_{ave_R}。否则，如果前n个灰度值的出现频率相加小于或等于10%，而前n+1个灰度值出现频率相加大于10%，如式（3）和（4）所示：

f₁+f₂+f₃+…f_n≤10%              （3）

f₁+f₂+f₃+…f_n+f_n+1＞10%          （4）

则取前n个灰度值ZR₁、ZR₂、ZR₃……ZR_n，求这些灰度值的平均值，记为Z_{ave_R}，计算方法如式（5）所示：

$Z_{\mathrm{ave}\_R}=\frac{{\mathrm{ZR}}_1+{\mathrm{ZR}}_2+Z{R}_3+...+{\mathrm{ZR}}_n}{n}---\left(5\right)$

针对绿通道、蓝通道和灰通道，以相同的方法，截取到出现频率之和刚好超过10%的各像素的灰度值，记为Z_{ave_G}、Z_{ave_B}、Z_{ave_V}。

步骤（6）再将镜头对准待测的文字部位，按开关拍摄后，将所记录图像也保存为bmp格式的数字文件，记为数字图像四。

步骤（7）将数字图像四的每一像素的R、G、B通道的灰度值加上数字图像一的对应位置的负片像素值，修正步骤（6）所拍摄的数字图像四的实测值，解决由于光源的照度分布不均匀对拍摄结果的影响，获得数字图像五，计算方法如式（6）所示：

M(i,j)＝M_k(i,j)+[255-Z₀(i,j)]       （6）

其中M_k(i,j)为文字部位所拍摄的数字图像四上坐标为(i,j)的像素的灰度值，M(i,j)为文字部位修正光源所引起的误差后的数字图像五上坐标为(i,j)的像素的灰度值。

步骤（8）利用数字图像五的各个像素的R、G、B通道的灰度值计算出灰通道的灰度值，表示为：

$M{(i,j)}_V={(0.2973\×M{(i,j)}_R^2+0.6274\×M{(i,j)}_G^2+0.0753\×M{(i,j)}_B^2)}^{\frac{1}{2.2}}---\left(7\right)$

其中M(i,j)_R、M(i,j)_G、M(i,j)_B、M(i,j)_V分别代表数字图像五上坐标为(i,j)的像素的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的灰度值。

步骤（9）将数字图像五进行R、G、B三个通道分离，然后分别对R、G、B通道用最大方差阈值法进行二值化，获得三幅二值化图像。在二值化图像中，空白部分和笔划部分分别用数字1和0表示，对三幅二值化图像的对应位置的像素的灰度值进行相加，当加和值为0时，判定该像素点为笔划部分，像素值记为1，否则判定该像素为空白部分，像素值记为0，获得新的二值化图像。找出新的二值化图像中对应位置的像素值为1的像素所在位置，提取数字图像五中该位置的四个通道的灰度值并分别统计其出现的频率，按灰度值出现的频率从高到低排序，截取到出现频率之和刚好超过10%的各灰度值，求这些灰度值的平均值，分别记为M_{ave_R}、M_{ave_G}、M_{ave_B}、M_{ave_V}。

步骤（10）根据空白部位的青、品、黄、黑的密度值和黑色实地色块部位的青、品、黄、黑的密度值，以及黑色实地色块部位的红、绿、蓝、灰通道的灰度值出现频率在前10%的像素的平均灰度值，和文字笔划部位的红、绿、蓝、灰通道的灰度值出现频率在前10%的像素的平均灰度值，计算文字笔划部位的密度值，如式（8）、（9）、（10）和（11）所示。

$D_c=\frac{(D_{K\_c}-D_{W\_c})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_R}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_R}\right)-2.4065)+D_{W\_c}---\left(8\right)$

$D_m=\frac{(D_{K\_m}-D_{W\_m})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_G}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_G}\right)-2.4065)+D_{W\_m}---\left(9\right)$

$D_y=\frac{(D_{K\_y}-D_{W\_y})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_B}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_B}\right)-2.4065)+D_{W\_y}---\left(10\right)$

$D_k=\frac{(D_{K\_k}-D_{W\_k})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_V}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_V}\right)-2.4065)+D_{W\_k}---\left(11\right)$

其中D_c、D_m、D_y、D_k分别表示文字笔划部位的青、品、黄、黑密度值，用于量化报纸印刷的文字墨色深浅，以及指导工人调节输出墨量。

Claims (1)

1.一种报纸印刷的文字墨色的检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤（1）将CCD显微摄影仪器通过其USB接口与电脑相连后，拍摄报纸样张上的空白部位，导入计算机，保存为数字图像一，再拍摄报纸上实地黑色块后，导入计算机，保存为数字图像二；

步骤（2）利用密度计测量报纸空白部位，记录其青、品、黄、黑四色密度值，分别为D_{W_c}、D_{W_m}、D_{W_y}和D_{W_k}；利用密度计测量报纸黑色实地色块部位，记录其青、品、黄、黑四色密度值，分别记为D_{K_c}、D_{K_m}、D_{K_y}和D_{K_k}；

步骤（3）将数字图像二的每一个像素的R、G、B通道的灰度值，加上255，再减去数字图像一对应位置的像素的R、G、B通道的灰度值，来修正由于光源的照度分布不均匀对拍摄结果的影响，获得数字图像三，表示为：

Z(i,j)＝Z_t(i,j)+[255-Z₀(i,j)]

其中Z_t(i,j)为数字图像二上坐标为(i,j)的像素的灰度值，Z₀(i,j)为数字图像一上坐标为(i,j)的像素的灰度值，Z(i,j)为数字图像三上坐标为(i,j)的像素的灰度值；

步骤（4）利用数字图像三的R、G、B通道的灰度值计算出灰通道的灰度值，表示为：

$Z{(i,j)}_V={(0.2973\×Z{(i,j)}_R^2+0.6274\×Z{(i,j)}_G^2+0.0753\×Z{(i,j)}_B^2)}^{\frac{1}{2.2}}$

其中Z(i,j)_R、Z(i,j)_G、Z(i,j)_B、Z(i,j)_V分别代表数字图像三的坐标为(i,j)的像素的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的灰度值；

步骤（5）统计数字图像三的红、绿、蓝、灰四个通道中各灰度值出现的频率，按灰度值出现频率高低排序，截取到出现频率之和刚好超过10%的各灰度值，求平均值，分别记为Z_{ave_R}、Z_{ave_G}、Z_{ave_B}、Z_{ave_V}；

步骤（6）利用显微摄影仪拍摄待测的文字部位，将所记录的图像直接导入计算机，保存为数字图像四；

步骤（7）将数字图像四的每一个像素的R、G、B通道的灰度值，加上255，再减去数字图像一对应位置的像素的R、G、B通道的灰度值，来修正由于光源的照度分布不均匀对拍摄结果的影响，获得数字图像五，表示为：

M(i,j)＝M_k(i,j)+[255-Z₀(i,j)]

其中M_k(i,j)为数字图像四上坐标为(i,j)的像素的灰度值，M(i,j)为数字图像五上坐标为(i,j)的像素的灰度值；

步骤（8）利用数字图像五的R、G、B通道的灰度值计算出灰通道的灰度值，表示为：

$M{(i,j)}_V={(0.2973\×M{(i,j)}_R^2+0.6274\×M{(i,j)}_G^2+0.0753\×M{(i,j)}_B^2)}^{\frac{1}{2.2}}$

其中M(i,j)_R、M(i,j)_G、M(i,j)_B、M(i,j)_V分别代表数字图像五的坐标为(i,j)的像素的红通道、绿通道、蓝通道和灰通道的灰度值；

步骤（9）将数字图像五进行R、G、B三个通道的分离，分别对R、G、B通道的图像用最大方差阈值法进行二值化，找出二值化图像中R、G、B三个通道的像素值都为0的像素所在位置，提取数字图像五中该位置的四个通道的灰度值并分别统计其出现的频率，按各通道的灰度值出现的频率高低排序，截取到出现频率之和刚好超过10%的灰度值，求平均值，分别记为M_{ave_R}、M_{ave_G}、M_{ave_B}、M_{ave_V}；

步骤（10）计算文字部位的密度值，表示为：

$D_c=\frac{(D_{K\_c}-D_{W\_c})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_R}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_R}\right)-2.4065)+D_{W\_c}$

$D_m=\frac{(D_{K\_m}-D_{W\_m})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_G}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_G}\right)-2.4065)+D_{W\_m}$

$D_y=\frac{(D_{K\_y}-D_{W\_y})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_B}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_B}\right)-2.4065)+D_{W\_y}$

$D_k=\frac{(D_{K\_k}-D_{W\_k})}{\lg \left(Z_{\mathrm{ave}\_V}\right)-2.4065}\×(\lg \left(M_{\mathrm{ave}\_V}\right)-2.4065)+D_{W\_k}$

其中D_c、D_m、D_y、D_k分别表示文字部位的青、品、黄、黑密度值。

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