CN103640331B - 一种优化的印刷品清晰度检测方法 - Google Patents

Abstract

一种优化的印刷品清晰度检测方法，包括步骤：生成印刷品清晰度检测用的测试图；对印刷输出后的测试图利用图像捕获设备转换为数字图像；依据该印刷测试图的数字图像开展清晰度质量指标的检测与计算；依据创建的印刷品清晰度质量检测模型开展印刷品清晰度识别。该方法以数值方式给出反映印刷品清晰度的定量描述，替代印刷业长期以来所使用的定性的主观视觉目测清晰度识别方法，克服了现有的识别方法中所存在的主观性、不一致性和效率低等技术问题。

Description

一种优化的印刷品清晰度检测方法

技术领域

本发明涉及一种优化的印刷品质量检测方法，尤其涉及一种优化的印刷品清晰度检测方法。

背景技术

印刷品清晰度是印刷品质量检测中的主要内容之一，要求印刷品中的线条、文字或图像的清晰度高。但印刷复制系统的性能、原稿质量、加网线数、套印精度和网点扩大等因素都有可能影响到印刷品的清晰度。印刷业长期以来采用主观目测方法，即通过人眼的主观感受给出定性描述或等级评分的方式来检测印刷品的清晰度，但这种方法因检测者的年龄、教育背景、技术素养、评判经验等不同而不同，且存在主观性、不一致性、对检测环境要求高、检测效率低等问题。

考虑到印刷品在本质上是一种图像，可以借鉴数字图像清晰度检测领域的研究成果开展印刷品清晰度的检测研究，先后有人提出利用调制传递函数、空间频率响应等物理参数来检测印刷品的清晰度，这些研究方法的本质是通过此类参数来描述印刷复制系统的有效设备分辨率，以此来推断印刷品清晰度的高低。有研究表明，基于ISO12233和ISO16067-1标准提出的空间频率响应检测图像清晰度的方法可应用于印刷品的清晰度质量检测，能在一定程度上反映出印刷品清晰度的质量高低，但有时会出现检测结果与主观感觉不一致的现象，尤其在对因套印不准等原因引起的清晰度质量检测时会出现问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种优化的印刷品清晰度客观检测方法。该方法能有效解决传统的印刷品清晰度主观目测所存在的不一致性、观测环境要求高、主观性等问题，也可解决目前现有研究所提出的印刷品清晰度客观检测方法可能会出现检测结果与主观感知不一致的问题。

本发明的技术方案是：

一种优化的印刷品清晰度客观检测方法，包括步骤：

第一步：在分析影响印刷品清晰度表现的相关因素的基础上，生成印刷品清晰度测试图。

第二步：在印刷复制系统中输出印刷品清晰度测试图。

第三步：对印刷输出的清晰度测试图进行扫描，例如用高精度CCD平板扫描仪扫描，并数字化为RGB模式的数字图像（即清晰度测试图）。

第四步：把RGB模式的数字图像转换为灰度模式的数字图像（即清晰度测试图）。

第五步：以灰度模式的印刷品清晰度测试图为依据，以图中的两个正方形的8条倾斜边缘为检测对象，分别计算得到各自的清晰度质量指标，并将对印刷品在水平方向和垂直方向的清晰度质量指标的平均计算结果作为印刷品清晰度质量指标。

第六步：把印刷品清晰度质量指标值作为输入参数，根据印刷品清晰度质量检测模型，计算得到印刷品清晰度主观感知质量检测的定量描述。

优选地，分别计算得到各自的清晰度质量指标的具体步骤如下：

第①步：根据ISO12233标准提出的倾斜刃边法，依据印刷品清晰度测试图，计算空间频率响应。

第②步：消除测试图数字化过程中因数字化设备本身所存在空间频率衰减效应所造成的影响。

第③步：计算经人眼视觉系统滤波处理后，由人眼视觉系统感受到的印刷品空间频率响应。

第④步：参考图像清晰度检测领域的主观质量因子的计算理念，计算印刷品清晰度质量指标，并优化其算法设计。

优选地，印刷品清晰度质量检测模型是基于各类典型的具有不同感知质量的印刷品样本的清晰度主观目测实验数据和清晰度质量指标检测数据的对应组合，采用多项式拟合算法创建的。

优选地，印刷品清晰度质量检测模型的建立步骤如下：

第①步：在各类印刷复制系统中输出清晰度检测用图像，其中包含清晰度测试图和ISO标准印刷图等。从中选取一些典型的具有不同清晰度表现的印刷品样本。

第②步：采用上述第三步到第五步所描述的步骤，测量获得每个印刷品样本的清晰度客观质量指标值。

第③步：通过主观目测实验，获得每个印刷品样本的清晰度表现在人眼主观视觉感受目测中的印刷品清晰度主观目测得分。

第④步：组合由第②步得到的印刷品清晰度客观质量指标值和第③步得到的印刷品清晰度主观目测得分，获得一组印刷品清晰度的感知质量分值与客观质量指标值之间的对应数据集合。利用多项式拟合算法创建印刷品清晰度质量检测模型，建立印刷品清晰度的主观感知质量分值与客观的清晰度质量指标之间的关系模型。

本发明的上述方法有效解决了上述问题，在充分考虑印刷品清晰度影响因素和清晰度本质特征的基础上，设计制作了一种印刷品清晰度测试图，改进了原有的图像清晰度检测算法，提出通过主客观检测实验创建印刷品清晰度质量检测模型，利用该检测模型可以通过客观检测方式获得人眼视觉系统对印刷品清晰度的主观感知质量描述，具有检测效率和定量检测准确性高的能力，可避免主观目测结果的主观性和不一致性。

附图说明

图1是本发明提出的印刷品清晰度检测方法流程图；

图2是本发明的印刷品清晰度检测方法中生成的印刷清晰度测试图示例；

图3是根据本发明印刷品清晰度检测方法的具体实施例的流程图。

具体实施方式

下面结合附图，通过具体实施例对本发明的印刷品清晰度检测方法展开详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，因此不能以此限定本发明的保护范围。

参看图1，本发明的印刷品清晰度客观检测方法包括如下步骤：

第一步：在分析影响印刷品清晰度表现的相关因素的基础上，生成印刷品清晰度测试图，如图2所示。

第二步：在印刷复制系统中输出印刷品清晰度测试图。

第三步：对印刷输出的清晰度测试图进行扫描，例如用高精度CCD平板扫描仪扫描，并数字化为RGB模式的数字图像（即清晰度测试图）。

第四步：把RGB模式的数字图像转换为灰度模式的数字图像（即清晰度测试图）。

第五步：以灰度模式的印刷品清晰度测试图为依据，以图中的两个正方形的8条倾斜边缘为检测对象，分别计算得到各自的清晰度质量指标，并将对印刷品在水平方向和垂直方向的清晰度质量指标的平均计算结果作为印刷品清晰度质量指标。

其中分别计算得到各自的清晰度质量指标的具体步骤如下：

第①步：根据ISO12233标准提出的倾斜刃边法，依据印刷品清晰度测试图，计算空间频率响应。

第②步：消除测试图数字化过程中因数字化设备本身所存在空间频率衰减效应所造成的影响。

第③步：计算经人眼视觉系统滤波处理后，由人眼视觉系统感受到的印刷品空间频率响应。

第④步：参考图像清晰度检测领域的主观质量因子的计算理念，计算印刷品清晰度质量指标，并优化其算法设计。

第六步：把印刷品清晰度质量指标作为输入参数，根据印刷品清晰度质量检测模型，计算得到印刷品清晰度主观感知质量检测的定量描述。

其中，印刷品清晰度质量检测模型是基于各类典型的具有不同感知质量的印刷品样本的清晰度主观目测实验数据和清晰度质量指标检测数据的对应组合，采用多项式拟合算法创建的。具体方法和过程如下：

第①步：在各类印刷复制系统中输出清晰度检测用图像，其中包含清晰度测试图和ISO标准印刷图等。从中选取一些典型的具有不同清晰度表现的印刷品样本。

第②步：采用上述第三步到第五步所描述的步骤，测量获得每个印刷品样本的清晰度客观质量指标值。

第③步：通过主观目测实验，获得每个印刷品样本的清晰度表现在人眼主观视觉感受目测中的印刷品清晰度主观目测得分。

第④步：组合由第②步得到的印刷品清晰度客观质量指标值和第③步得到的印刷品清晰度主观目测得分，获得一组印刷品清晰度的感知质量分值与客观质量指标值之间的对应数据集合。利用多项式拟合算法创建印刷品清晰度质量检测模型，建立印刷品清晰度的主观感知质量分值与客观的清晰度质量指标之间的关系模型。

更具体的，参看图3，本发明的印刷品清晰度客观检测的方法包括如下步骤：

步骤1：在分析影响印刷品清晰度表现的相关因素的基础上，设计并制作生成印刷品清晰度测试图文件。如图2所示，该测试图文件采用CMYK模式的图像模式描述颜色信息，其中一个正方形是由单色黑填充的实地色块（参见图2中的左图），另一个正方形则是由青、品红、黄三色叠印得到的实地黑色块（参见图2中的右图）。其中的单色黑也可以是品红色或青色。同时，参照数码相机分辨率的测量标准ISO12233的规定，测试图中两个正方形分别沿顺时针和逆时针绕水平方向的倾斜角度均为5度。

步骤2：在印刷复制系统中输出印刷品清晰度测试图。

步骤3：把印刷输出的测试图用高精度CCD平板扫描仪进行扫描，获取到RGB模式的数字图像，此时的印刷品清晰度测试图已转为数字图像。

步骤4：把RGB模式的测试图数字图像转换为灰度模式的数字图像，此时的印刷品清晰度测试图是数字图像。上述转换过程中，图像的亮度计算采用以下公式：

Y=[0.299R+0.587G+0.114B](1)

式（1）中，R、G、B分别为在步骤4中由扫描仪或数字照相捕获到的彩色图像的像素的红、绿、蓝三个通道分量，[]表示取整。

步骤5：以上述灰度模式的测试图的数字图像为依据，以图中的两个正方形的8条倾斜边缘为检测对象，分别计算得到各自的清晰度质量指标，并把水平方向上的4条倾斜边缘计算得到的质量指标值的平均值作为印刷品在水平方向上的清晰度质量指标，把垂直方向上的4条倾斜边缘计算得到的质量指标值的平均值作为垂直方向的清晰度质量指标，最后再把水平方向和垂直方向的清晰度质量指标值的平均计算结果作为印刷品清晰度质量指标的检测值。

其中由每一条倾斜边缘获得的清晰度质量指标由步骤6-步骤9实现：

步骤6：根据ISO12233标准提出的倾斜刃边法计算空间频率响应。其计算公式如下：

$S{\mathrm{FR}}_{\mathrm{measured}}\left(f\right)=\left|\frac{\underset{k=1}{\overset{4N}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{{\mathrm{LSF}}_w^{\′}}{\left(k\right)e}^{-j2\mathrm{\πfk}/4N}}{\underset{k=1}{\overset{4N}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{{\mathrm{LSF}}_w^{\′}}\left(k\right)}\right|f=\mathrm{0,1},...,N;k=1,...,4N---\left(2\right)$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{LSF}}_w^{\′}}\left(k\right)=W\left(k\right)\·\frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{ESF}}\left(k\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{ESF}}(k-1)}{2}---\left(3\right)$

式中，SFR_measured(f)为检测计算得到的空间频率响应函数，f代表空间频率，K代表采样点编号，为加窗线扩散函数，W(k)为窗函数，为复合的倾斜边缘扩散函数，按ISO12233标准建议的方法计算，N为检测域中的水平像素总数。

步骤7：修正数字化输入设备对测量结果的影响，即消除在测试图数字化过程中由于数字化设备本身所存在空间频率衰减效应所造成的影响。具体方法为：

${\mathrm{SFR}}_{\mathrm{prints}}\left(f\right)=\frac{{\mathrm{SFR}}_{\mathrm{Measured}}\left(f\right)}{{\mathrm{CSF}}_{\mathrm{Scanner}/\mathrm{Camera}}\left(f\right)}---\left(4\right)$

式中，SFR_Measured(f)、SFR_{Scanner/Camera}(f)和SFR_Prints(f)分别代表由式（2）计算得到的印刷品清晰度测试图的空间频率响应、平板扫描仪或数字相机的空间频率响应和印刷品的空间频率频率响应。

步骤8：计算经人眼视觉系统滤波处理后，由人眼视觉系统感受到的印刷品空间频率响应SFR_Vision(f)。

SFR_Vision(f)＝SFR_prints(f)CSF(f)（5）

式中，CSF(f)对应观察距离为250mm明视距离时的对比度敏感函数，与印刷品质量主观目测时的观察距离相一致。

步骤9：参考图像清晰度检测领域由Granger提出的按公式（6）计算得到主观质量因子的理念，提出印刷品清晰度质量指标，并通过公式（8）优化其算法设计。本发明优化算法设计时的基本考虑是图像或印刷品的清晰度质量指标反映的是图像或印刷品中细节再现的情况，在相关质量指标计算过程中不应该包含描述图像或印刷品概貌的低频信息。

$\mathrm{SQF}=K\·{\∫}_0^{f_{\max }}\mathrm{MTF}\left(f\right)\mathrm{CSF}\left(f\right)d\left(\log f\right)---\left(6\right)$

式中，SQF代表主观质量因子，MTF(f)为数字成像系统的调制传递函数，CSF(f)为人眼视觉传递函数，K为归一化参数，按公式（7）定义。其中，f代表空间频率，f_max是SFR_Vision(f)中所包含的最大空间频率值。

$K=\frac{100}{{\∫}_0^{f_{\max }}\mathrm{CSF}\left(f\right)\mathrm{df}}---\left(7\right)$

$\mathrm{Sharpness}=K_s\·{\∫}_2^{f_{\max }}\mathrm{SF}{R}_{\mathrm{Vision}}\left(f\right)\mathrm{df}---\left(8\right)$

$K_s=\frac{100}{{\∫}_2^{f_{\max }}\mathrm{CSF}\left(f\right)\mathrm{df}}---\left(9\right)$

式中，Sharpness代表清晰度质量指标，该值的大小反映了印刷品的清晰度质量的高低。由于印刷品中的低频信息即印刷品概貌不属于印刷品的清晰度评判的内容，故仅选取[2f_max]区间作为印刷品清晰度指标计算的积分区间。

步骤10：把检测计算得到的印刷品清晰度质量指标值作为输入参数，根据本发明所建立的印刷品清晰度质量检测模型，计算得到印刷品清晰度感知质量检测的定量描述。

其中，印刷品清晰度质量检测模型是基于大量典型的具有不同感知质量的印刷品样本的清晰度主观目测实验数据和清晰度质量指标检测数据的对应组合，采用多项式拟合算法创建的，包括步骤11-步骤14，具体如下：

步骤11：在各类印刷复制系统中输出大量的清晰度检测用图像，其中包含图2所示的清晰度测试图和ISO标准印刷图等。从中选取一些典型的具有不同清晰度表现的印刷品样本。选取的ISO标准印刷图像应包含丰富的细节信息。

步骤12：采用上述步骤3到步骤9所描述的步骤，测量获得每个印刷品样本的清晰度客观质量指标值。

步骤13：进行主观目测实验，获得有效描述每个印刷品样本的清晰度表现在人眼视觉感受目测中的平均质量分值。主观目测实验采用多人对印刷样本中标准图像的多个区域的细节再现情况进行观察后，给出每个印刷品的各个区域的清晰度感知质量目测分值，并把所有目测者对多个区域清晰度目测得分的统计平均值作为人眼对印刷品样本的清晰度综合目测得分。主观目测分值可采用5～7分制。例如5分制中1～5的分值分别对应“很不清晰”、“较不清晰”、“基本清晰”、“比较清晰”、“非常清晰”五种质量目测描述。

步骤14：组合由步骤12得到的印刷品清晰度客观质量指标值和步骤13得到的印刷品清晰度的主观目测得分，获得一组印刷品清晰度的感知质量分值与客观质量指标值之间的对应数据集合。利用多项式拟合算法创建印刷品清晰度质量检测模型，建立印刷品清晰度的主观感知质量分值与客观的清晰度质量指标之间的关系模型。

与本发明的特定方面、实施方式或示例协同描述的特征、整体、特点或分组应当被理解为能够应用于这里描述的其他方面、实施方式或示例中，除非与之不可兼容。本说明书（包括任何所附权利要求书、摘要和附图）中披露的所有特征，和/或所披露的任何方法或流程中的全部步骤，都可以以任何组合来合并，除非组合中的至少部分特征和/或步骤是互斥的。本发明不局限于任何前述实施方式的任何细节。本发明扩展到本说明书（包括任何附加权利要求书、摘要和附图）中所披露的任何一个新颖的特征或者新颖的特征组合，或者扩展到所披露的任何方法的任何一个新颖的步骤或者新颖的步骤组合。

Claims (6)

1.一种优化的印刷品清晰度检测方法，包括步骤：

第一步：在分析影响印刷品清晰度表现的相关因素的基础上，生成印刷品清晰度测试图，其中包含一个单色黑和一个青、品红、黄三色叠印黑的倾斜5度放置的正方形；

第二步：在印刷复制系统中输出印刷品清晰度测试图；

第三步：将印刷输出的清晰度测试图数字化为RGB模式的数字图像；

第四步：把RGB模式的数字图像转换为灰度模式的数字图像；

第五步：以灰度模式的印刷品清晰度测试图为依据，以图中的两个正方形的8条倾斜边缘为检测对象，分别计算得到各自的清晰度质量指标，并将对印刷品在水平方向和垂直方向的清晰度质量指标的平均计算结果作为印刷品清晰度质量指标；

第六步：把印刷品清晰度质量指标作为输入参数，根据印刷品清晰度质量检测模型，计算得到印刷品清晰度主观感知质量检测的定量描述；其中所述第五步中的分别计算得到各自的清晰度质量指标进一步包括步骤如下：

第①步：根据ISO12233标准提出的倾斜刃边法，依据印刷品清晰度测试图计算空间频率响应；

第②步：消除测试图数字化过程中因数字化设备本身所存在空间频率衰减效应所造成的影响；

第③步：计算经人眼视觉系统滤波处理后，由人眼视觉系统感受到的印刷品空间频率响应；

第④步：参考图像清晰度检测领域的主观质量因子的计算理念，计算印刷品清晰度质量指标，印刷品清晰度质量指标的计算模型如下式：

$Sharpness=K_s\·{\∫}_2^{f_{max}}{\mathrm{SFR}}_{Vision}\left(f\right)df$

$K_s=\frac{100}{{\∫}_2^{f_{max}}CSF\left(f\right)df}$

式中，Sharpness代表清晰度质量指标，K为归一化参数，f代表空间频率，SFR_Vision(f)是消除检测设备影响后由人眼视觉系统感受到的印刷品空间频率响应，CSF(f)是观察距离与印刷品质量主观目测时的观察距离相一致时的对比度敏感函数，f_max是SFR_Vision(f)中所包含的最大空间频率值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述印刷品清晰度质量检测模型用以下步骤建立：

第①步：在各类印刷复制系统中输出清晰度检测用图像，其中包含清晰度测试图和ISO标准印刷图，从中选取多个具有不同清晰度表现的印刷品样本；

第②步：根据所述第三步到所述第五步的步骤，测量获得每个印刷品样本的清晰度客观质量指标值；

第③步：通过主观目测实验，获得每个印刷品样本的清晰度表现在人眼主观视觉感受中的印刷品清晰度主观目测得分；

第④步：组合由第②步得到的印刷品清晰度客观质量指标值和第③步得到的印刷品清晰度主观目测得分，获得一组印刷品清晰度的感知质量分值与客观质量指标值之间的对应数据集合，利用多项式拟合算法创建印刷品清晰度质量检测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述印刷品清晰度测试图由两个分别顺时针和逆时针沿水平方向倾斜旋转5度放置的正方形色块构成。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中所述单色黑可以替换为品红色或青色。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述观察距离为250mm明视距离。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，对印刷品清晰度测试图进行数字化的设备是高精度的CCD平板扫描仪或者高精度的数字相机。