CN104553302A - 一种灰平衡校准方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种灰平衡校准方法及装置，用以自动实时地、准确地对灰平衡进行校准。该方法包括：在每次生成灰平衡色靶图后，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；检测所有的色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度分别确定对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

Description

一种灰平衡校准方法及装置

技术领域

本发明涉及油墨印刷领域，具体涉及一种灰平衡校准方法及装置。

背景技术

随着数码打样与数字印刷等技术的发展，色彩管理在印刷生产中的作用越来越重要。色彩是印刷品质量控制的核心，其关键技术是如何正确再现原稿中的灰色，所以灰平衡的控制对忠实再现原稿，得到高质量的印刷品有重要意义，是实现印刷生产的数据化、规范化、标准化的一个关键环节

灰平衡是指黄Y、品红M和青C三个色版按不同网点面积率比例在印刷品上生成中性灰。根据减色法呈色理论C、M、Y三原色油墨最大饱和度的叠合应该得到黑色。同理，三原色油墨不同饱和度的等量叠合也应该产生不同明度的灰色。但是，由于实际使用的油墨在色相、饱和度和明度方面还存在着油墨制造上难以克服的缺陷，使得等量的三原色油墨叠合不能获得中性灰。为了使三原色油墨叠合后呈现准确的不同明度的灰色，必须根据油墨的特性，改变三原色油墨的网点面积配比，实现对彩色复制至关重要的灰平衡。

在现有技术中，对于灰平衡的校准主要靠人工手动调整，也就是在操作人员根据一次一次打印出的色靶图，人工对生成这些色靶图的线性化曲线进行调整，这种调整方式既浪费时间也不能保证调整的效率。

从以上分析可以看出，灰平衡控制在印刷生产工艺中是关键的一步，是阶调、层次和色彩再现的基础。因此对于如何方便准确的控制灰平衡是印刷色彩管理中亟待解决的课题。

发明内容

本发明实施例提供了一种灰平衡校准方法及装置，用以自动实时地、准确地对灰平衡进行校准。

本发明实施例提供的一种灰平衡校准方法，该方法包括：

在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值；

在当前总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，校准过程停止；

在当前总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；

检测所有的色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定每一种颜色对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；

根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；

对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

在本发明实施例中，采用了一种循环调整的方法，首先，设定了一个色差阈值，在每次生成灰平衡色靶图时，都计算该色靶图的总色差值，如果本次生成的灰平衡色靶图的总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的话，说明上一次校准的效果是趋向于好的方向进行的，如果本次生成的灰平衡色靶图的总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的话，说明上一次校准的效果不好，出现了反弹，已经达到了本发明方法自动校准所能达到的最佳效果，测试停止。

在本次生成的灰平衡色靶图的总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的情况下，灰平衡色靶图上的每一个色块区域的色差值单独进行分析，看看哪些色块区域的色差值超过了设定的色差阈值，说明这些色块区域需要进一步进行调整，确定这些色块区域为待调整区域。检测这些待调整区域的密度，获得黄、品红和青三种颜色的测量密度，并根据这些测量密度确定参考密度，最后根据测量密度和参考密度生成该颜色的线性化曲线。

在获得了三种颜色的线性化曲线后，将对应颜色的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线，相当于，用本次调整后生成的线性化曲线对上一次最后生成的调整曲线进行拟合调整。

在本发明上述实施例的基础上，优选地，在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值，具体包括：

每次生成灰平衡色靶图后，测试所述灰平衡色靶图的纸白色度值和每一色块区域的实际色度值；

根据所述纸白色度值和每一色块区域的色度百分比输入值确定每一色块区域的标准色度值；

根据所述实际色度值与所述标准色度值确定每一色块区域的色差值；

将所有色块区域的色差值之和的均值确定为当前灰平衡色靶图的当前总色差值。

在本发明实施例中，在进行色差值计算时还考虑到了纸白度对灰平衡校准的影响，结合纸白度计算色差值更加准确。

在本发明上述实施例的基础上，优选地，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定对应的参考密度，具体包括：

确定三种颜色的测量密度中差值最小的两种颜色的测量密度；

将所述差值最小的两种颜色的参考密度设置为与测量密度相等；

利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度。

在本发明实施例中，对符合色差阈值的色块区域不进行调整，直接将参考密度设置为测量密度相等即可，对待调整色块区域，由于色差值不符合要求，需要对测量密度进行调整，利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度的目的在于使三种颜色的参考密度更加趋近，因为我们知道，灰平衡的理想情况即黄、品红和青三种颜色的密度全部相等，所以本实施例的调整方向也是对差距最大颜色的参考密度进行调整。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线，具体包括：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的所有测量密度和参考密度，根据下述公式进行线性化曲线的拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

其中，i和j代表色块区域，m代表色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的一种颜色的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的一种颜色的参考密度，D_i’表示i色块区域的一种颜色的测量密度，Y_i表示拟合后i色块区域的色度百分比输出值。

在获取了上述测量密度和参考密度的前提下，即可根据上述公式生成对应颜色的线性化曲线，也可称为微调曲线，用于与上一次循环中的调整曲线进行拟合调整所用。

一般地，对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线，具体包括：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线，根据下述公式进行拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}{Z}_i={Y_p}^{\′}+({Y_q}^{\′}-{Y_p}^{\′})*(Y_i-p)& i\∈[0,m],q\≤k\≤q\\ k=Y_i& i\∈[0,m]\end{array}\right.$

其中，i代表色块区域，m代表色块区域的总数量，Z_i表示本次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_i表示上次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_p’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为p的对应色度百分比输出值，Y_q’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为q的对应色度百分比输出值，p和q是当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值中相邻的两个值，且q>p。

在线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线进行拟合后获得调整曲线即为本次调整的结果曲线，可以根据该调整曲线生成下一次的灰平衡色靶图。

可以理解的是，该方法还应包括首次灰平衡色靶图的生成过程：

对生成的单色色靶图上选取的预设数量的色块区域的密度进行检测，获得每一所述色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度；

根据所有色块区域的参考密度和测量密度对每一颜色分别生成线性化曲线；

根据所有的线性化曲线生成首次灰平衡色靶图。

首个灰平衡色靶图的生成所用的曲线是对单色色靶图检测获得的测量密度和参考密度所拟合的线性化曲线而成的。

更佳地，根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度，具体包括：

对于所述色块区域的三种颜色的任一一种，利用公式 $D_i=-N*\lg (1-X_i*(1-{10}^{-\frac{D_S}{N}}))$ i∈[0,m-1]确定该颜色的参考密度，其中，D_S为该颜色的最大密度，N为尼尔森参数，i表示色块区域，m表示色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的参考密度。

本发明实施例提供了一种灰平衡校准装置，该装置包括：

确定色差模块，用于在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值；

确定调整模块，用于在当前总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，校准过程停止；在当前总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；

检测密度模块，用于检测所有色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

确定计算模块，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定每一种颜色对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；

线性生成模块，用于根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；

调整生成模块，用于对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

在本发明实施例中，灰平衡校准装置采用了一种循环调整的方法进行灰平衡的校准，首先，设定了一个色差阈值，在每次生成灰平衡色靶图时，确定色差模块都计算该色靶图的总色差值，如果本次生成的灰平衡色靶图的总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的话，说明校准的效果是趋向于好的方向进行的，如果本次生成的灰平衡色靶图的总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的话，说明上一次校准的效果不好，出现了反弹，已经达到了本发明方法自动校准所能达到的最佳效果，测试停止。

在本次生成的灰平衡色靶图的总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的情况下，灰平衡色靶图上的每一个色块区域的色差值单独进行分析，看看哪些色块区域的色差值超过了设定的色差阈值，说明这些色块区域需要进一步进行调整，确定调整模块确定这些色块区域为待调整区域。检测密度模块检测这些待调整区域的密度，获得黄、品红和青三种颜色的测量密度，确定计算模块根据这些测量密度确定参考密度，最后线性生成模块根据测量密度和参考密度生成该颜色的线性化曲线。

在获得了三种颜色的线性化曲线后，调整生成模块将对应颜色的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线，相当于，用本次调整后生成的线性化曲线对上一次最后生成的调整曲线进行拟合调整。

本发明实施例，通过对色块区域的密度的循环调整来实现每一色块区域的灰平衡校准，再通过色差值比较的方法来进行校准结果的验证。所以是本发明方法通过采集该灰轴的色度及密度值对线性化曲线进行循环修正来控制灰平衡，进而实现印刷品的色彩再现。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种灰平衡校准方法的方法流程示意图；

图2为本发明实施例采用的单色色靶图示意图；

图3为本发明实施例采用的单色色靶图生成的黄、品红、青三种颜色的三条线性化曲线示意图；

图4为本发明实施例提供的线性化曲线与微调曲线拟合后的三条调整曲线示意图；

图5为本发明实施例提供的一种灰平衡校准装置的装置结构示意图。

具体实施方式

由于现有技术中，在进行印刷的过程中，采用人工进行灰平衡的校准，既浪费人力也不能保证调整过程的效率和准确度，所以本发明实施例提供了一种灰平衡校准方法及装置，用以自动实时地、准确地对灰平衡进行校准。

首先，本发明实施例提供了一种灰平衡校准方法，如图1所示，该方法包括：

S101，在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值；

S102，在当前总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，校准过程停止；

S103，在当前总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；

S104，检测所有的色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

S105，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度分别确定每一种颜色对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；

S106，根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；

S107，对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

在本发明实施例中，采用了一种循环调整的方法，首先，设定了一个色差阈值，在每次生成灰平衡色靶图时，都计算该色靶图的总色差值，如果本次生成的灰平衡色靶图的总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的话，说明上一次校准的效果是趋向于好的方向进行的，如果本次生成的灰平衡色靶图的总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的话，说明上一次校准的效果不好，出现了反弹，已经达到了本发明方法自动校准所能达到的最佳效果，测试停止。

在本次生成的灰平衡色靶图的总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值的情况下，灰平衡色靶图上的每一个色块区域的色差值单独进行分析，看看哪些色块区域的色差值超过了设定的色差阈值，说明这些色块区域需要进一步进行调整，确定这些色块区域为待调整区域。检测这些待调整区域的密度，获得黄、品红和青三种颜色的测量密度，并根据这些测量密度确定参考密度，最后根据测量密度和参考密度生成该颜色的线性化曲线。

在获得了三种颜色的线性化曲线后，将对应颜色的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线，相当于，用本次调整后生成的线性化曲线对上一次最后生成的调整曲线进行拟合调整。

总体来说，本发明方法是通过对色块区域的密度调整来实现每一色块区域的灰平衡校准，再通过色差值比较的方法来进行校准结果的验证。所以本发明方法通过采集灰平衡色靶图的色度及密度值对线性化曲线的色度百分比输出值进行循环修正来控制灰平衡，进而实现印刷品的色彩再现。

可以理解的是，本发明实施例的校准停止条件以比较每次调准后的总色差值是否反弹为基准的，但是在需要的情况下，例如，一些不需要精确度非常高的应用场景中，可以采用用每次调整后生成的灰平衡色靶图的总色差值与设定的一个阈值进行比较，如果小于该阈值，表明当前的校准已经达到了效果，也可以停止测试过程。

在本发明上述实施例的基础上，优选地，在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值，具体包括：

每次生成灰平衡色靶图后，测试所述灰平衡色靶图的纸白色度值和每一色块区域的实际色度值；

根据所述纸白色度值和每一色块区域的色度百分比输入值确定每一色块区域的标准色度值；

根据所述实际色度值与所述标准色度值确定每一色块区域的色差值；

将所有色块区域的色差值之和的均值确定为当前灰平衡色靶图的当前总色差值。

在本发明实施例中，在进行色差值计算时还考虑到了纸白度对灰平衡校准的影响，结合纸白度计算色差值更加准确。

在本发明上述实施例的基础上，优选地，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度分别确定对应的参考密度，具体包括：

确定三种颜色的测量密度中差值最小的两种颜色的测量密度；

将所述差值最小的两种颜色的参考密度设置为与测量密度相等；

利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度。

在本发明实施例中，对符合色差阈值的色块区域不进行调整，直接将参考密度设置为测量密度相等即可，对待调整色块区域，由于色差值不符合要求，需要对测量密度进行调整，利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度的目的在于使三种颜色的参考密度更加趋近，因为我们知道，灰平衡的理想情况即黄、品红和青三种颜色的密度全部相等，所以本实施例的调整方向也是对差距最大颜色的参考密度进行调整。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线，具体包括：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的所有测量密度和参考密度，根据下述公式进行线性化曲线的拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

其中，i和j代表色块区域，m代表色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的一种颜色的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的一种颜色的参考密度，D_i’表示i色块区域的一种颜色的测量密度,Y_i表示拟合后i色块区域的色度百分比输出值。

简单的对上述公式进行解释，上式的目的是通过两个相邻色块区域的测试密度和参考密度来对色度百分比值输入值进行修正，得到修正后的色度百分比输出值。

在获取了上述测量密度和参考密度的前提下，即可根据上述公式生成对应颜色的线性化曲线，也可称为微调曲线，用于与上一次循环中的调整曲线进行拟合调整所用。

一般地，对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线，具体包括：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线，根据下述公式进行拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}{Z}_i={Y_p}^{\′}+({Y_q}^{\′}-{Y_p}^{\′})*(Y_i-p)& i\∈[0,m],q\≤k\≤q\\ k=Y_i& i\∈[0,m]\end{array}\right.$

其中，i代表色块区域，m代表色块区域的总数量，Z_i表示本次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_i表示上次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_p’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为p的对应色度百分比输出值，Y_q’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为q的对应色度百分比输出值，p和q是当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值中相邻的两个值，且q>p。

对上述公式进行简单的解释，调整曲线Z_i的生成其实就是本次调整的微调曲线与上次的调整曲线拟合的过程，为了更容易理解，带入实际的数据进行解释。

以当对第3快色块区域进行调整，也即是i=3时，那么可以知道该第3快色块区域对应的色度百分比输入值X₃是多少，那么在上次调整曲线中对应的色度百分比输出值Y₃就可以得到，即为k。然后将该具体的k放入本次生成的微调曲线中看看离k左右相邻最近的两个色度百分比输入值p和q是多少（例如，如果k=3.6，微调曲线中介于色度百分比3.6左右最近的是3和4，那么p即为3，q即为4），这样就得到了微调曲线的对应色度百分比输出值，即可得到第3色块区域的在本次调整曲线中对应的色度百分比输出值。

总体来说，拟合的过程就是利用上次调整曲线的色度百分比输出值（纵向坐标）来当做本次微调曲线中的色度百分比输入值（横向坐标），来求对应的色度百分比输出值是多少。

在线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线进行拟合后获得调整曲线即为本次调整的结果曲线，可以根据该调整曲线生成下一次的灰平衡色靶图。

可以理解的是，该方法还应包括首次灰平衡色靶图的生成过程：

对生成的单色色靶图上选取的预设数量的色块区域的密度进行检测，获得每一所述色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度；

根据所有色块区域的参考密度和测量密度对每一颜色分别生成线性化曲线；

根据所有的线性化曲线生成首次灰平衡色靶图。

首个灰平衡色靶图的生成所用的曲线是对单色色靶图检测获得的测量密度和参考密度所拟合的线性化曲线而成的。

更佳地，根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度，具体包括：

对于所述色块区域的三种颜色的任一一种，利用公式 $D_i=-N*\lg (1-X_i*(1-{10}^{-\frac{D_S}{N}}))$ i∈[0,m-1]确定该颜色的参考密度，其中，D_S为该颜色的最大密度，N为尼尔森参数，i表示色块区域，m表示色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的参考密度。

在本发明实施例中，对单色色靶图中色块区域的参考密度的计算是利用测量密度根据上述公式获得的，可以理解的是，最大密度D_S一般设置为根据检测得到的对应颜色的测量密度的最大值，但是如果需要，也可以根据经验值对该颜色的最大密度设定一个阈值，在获得该颜色测量密度的最大值后，取阈值和该颜色测量密度的最大值两者中的较小值。例如：单色色靶图中青色的色块区域的测量密度中的最大值是1.60，而为该颜色提前设置的阈值为1.58，则该颜色的最大密度最后确定为1.58。由于该最大密度D_S的确定为本领域的常用技术手段，在此不作过多介绍。

另外，需要说明的是，为了提高调整的进行效率，在进行色块区域的检测和计算时，可以不对所有的色块区域都进行测试和调整，可以采用抽样的方法进行，既保证调整进行的效率，也一定程度上保证校准的准确度。例如，某一颜色总共有100个色块区域，可以抽样选取30个色块区域进行本发明方法的调整。但应保证在循环调整的整体过程中，不应对选取的色块区域进行更改或替换。

为了更好的理解本发明技术方案，现介绍一个详细的抽样测试的实施例：

在本发明实施例首先在单色色靶图中为青、品红和黄各选取了30个色块区域进行线性化曲线的生成，对每个颜色来说选取的与色块区域对应的该色块区域的色度百分比输入值的集合In如下：

$\mathrm{In}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,6.0,8.0,10.0,12.0,15.0,17.0,20.0,24.0,28.0,32.0,36.0},\\ \mathrm{40.0,44.0,48.0,52.0,56.0,61.0,65.0,70.0,75.0,80.0,85.0,90.0,95.0,100.0}\end{array}\right\}$

由于上述集合在线性化曲线中实际为坐标系中的横坐标的值，为了保证三种颜色的线性化曲线的统一，其选取的In集合应一致。

本发明实施例的灰平衡校准由下述步骤完成：

一，根据单色色靶图计算青、品红和黄三种颜色的线性化曲线；

（1），获取3种颜色的测量密度D’的集合；

首先打印单色色靶图，一般的单色色靶图由C、M、Y、黑K四个色面梯尺组成，本实施例中采用的单色色靶图如图2所示。但是由于是进行灰平衡校准，所以对黑色面的色块区域不进行调整。

测量图2所示色靶图中选取的上述三种颜色的各30个色块区域，获得3种颜色的测量密度的集合。

（2）确定参考密度的集合；

获取C、M、Y三种颜色的最大密度，也就是每个颜色的测量密度集合中测量密度的最大值，

最终使用的最大密度Ds是计算的最大密度和设置的最大密度的阈值中较小的，因为设置的最大密度的阈值是本发明要求达到的密度值，如果实际测量出来的测量密度大于我们设置阈值，说明该颜色的最大密度Ds可以直接设置为阈值，如果实际测量出来的测量密度小于我们设置的阈值，说明该颜色的不能满足阈值的要求，只能采用实际测量出来的最大测量密度值。

例如，三种颜色实际测量出来的最大测量密度值分别是1.60、1.59和1.02，而根据经验设置的最大密度的阈值分别是1.60、1.60、1.05，那么最后最大密度确定为1.60、1.59、1.02。

把上面计算的最大密度Ds和尼尔森系数（N=1.3）代入公式

$D_i=-N*\lg (1-X_i*(1-{10}^{-\frac{D_S}{N}}))$ i∈[0,m-1]，并根据测量密度的集合计算得到参考密度点D集合。

（3）拟合每一颜色的线性化曲线

把每一颜色的得出参考密度数据和测量密度数据代入下述公式，计算出线性化曲线数据Y，拟合出的三条线性化曲线见图3所示。

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

二，计算选取的各色块区域的色差；

（1），根据上述得出的线性化曲线可以打印生成三种颜色叠加而成的灰平衡色靶图。

（2），在灰平衡色靶图中选取了25个色块区域，色度百分比输入值集合In1如下表集合所示，其C、M、Y颜色色度百分比输入值的配比采用ISO灰平衡标准：

$\left\{\begin{array}{c}\left(\mathrm{0,0,0}\right),\left(\mathrm{2,1,1}\right),\left(\mathrm{4,3,3}\right),\left(\mathrm{6,4,4}\right),\left(\mathrm{8,5,5}\right),\left(\mathrm{10,7,7}\right),\left(\mathrm{15,11,11}\right),\left(\mathrm{20,15,15}\right),\\ \left(\mathrm{25,19,19}\right),\left(\mathrm{30,23,23}\right),\left(\mathrm{35,27,27}\right),\left(\mathrm{40,31,31}\right),(45,\mathrm{36,36}),\left(\mathrm{50,40,40}\right),\\ \left(\mathrm{55,45,45}\right),\left(\mathrm{60,50,50}\right),\left(\mathrm{65,55,55}\right),\left(\mathrm{70,60,60}\right),\left(\mathrm{75,66,66}\right),\left(\mathrm{80,72,72}\right),\\ \left(\mathrm{85,78,78}\right),\left(\mathrm{90,84,84}\right),\left(\mathrm{95,92,92}\right),\left(\mathrm{98,97,97}\right),\left(\mathrm{100,100,100}\right)\end{array}\right\}$

以（0,0,0）为例代表该选区的色块区域中，C、M和Y三种颜色的色度百分比值全部是0。

（3），测量灰平衡色靶图的纸白色度值（a纸白=-0.48，b纸白=-1.40），由下述公式计算各色块区域的标准色度之（a标，b标）

a_标i=a_纸白*（100-X_i）/100    i∈[0,n-1]

b_标i=b_纸白*（100-X_i）/100    i∈[0,n-1]

在上式中，n表示色块区域的总数量，本发明实施例中n=25，X_i表示i色块区域的色度百分比输入值。

（4），测量输出的灰平衡色靶图得到各色块区域的实际色度值（a测量，b测量）。

（5），根据下述公式计算各色块区域的色差值ΔE_i，同样的，n在本发明实施例中是25。

${\mathrm{\ΔE}}_i=\sqrt{{{\mathrm{\Δa}}_i}^2+{{\mathrm{\Δb}}_i}^2},i\∈[0,n-1]$

Δa_i＝a_测量i-a_标i    i∈[0，n-1]

Δb_i＝b_测量i-b_标i    i∈[0，n-1]

（6），根据个色块区域的色差值的平均值获得总色差值，计算为4.18。由于本次为第一次获得总色差值，所以无法与上次的总色差值进行比较，所以不判断总色差值是否发生了反弹。

三，确定灰平衡色靶图的三种颜色的参考密度值；

（1），对灰平衡色靶图进行密度检测，得到各色块区域C、M、Y三个颜色的测量密度值集合。

（2），本实施例中计算参考密度时设置了色差阈值，将每个不符合色差阈值的色块区域确定为待调整色块区域，例如可以设置为1.1，表示如果色块区域如果色差值大于1.1，即该色块区域需要进行调整。

（3），对于待调整色块区域，确定三种颜色的测量密度中差值最小的两种颜色的测量密度；将所述差值最小的两种颜色的参考密度设置为与测量密度相等；利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度。例如，一个待调整色块区域的三种颜色的测量密度分别为2.7、1.8和1.9，那么明显1.9与1.8是差值最小两个测量密度，那么取二者的均值1.85设置为第三种颜色的参考密度，那么调整后，该待调整色块区域的参考密度为1.85、1.8和1.9。

（4），对于其他色块区域，将这些色块区域的每一颜色的参考密度设置与测量密度相等。

四，根据测量密度和参考密度生成灰平衡微调曲线；

把计算得到的参考密度数据和测量密度数据代入下述线性化拟合公式，计算出新的线性化曲线（也就是微调曲线）P。

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

五，根据微调曲线修正线性化曲线，拟合形成调整曲线；

由于线性化曲线Y在生成时抽取的是30个色块区域，而微调曲线P生成时抽取的是25个色块区域，为了实现拟合过程，需要先对两条曲线进行线性插值使其色块区域的色度百分比输入值（也就是是横向坐标轴的输入值）一致，记为集合In’，具体拆分的总m数量可以根据需要设置。

In′＝{X₀′，X₁′，X₂′，......，X_i′，......，X_m′}  i∈[0，m]

线性化曲线的色度百分比输出值＝{Y₀′，Y₁′，Y₂′，......，Y_i′，......，Y_m′}  i∈[0，m]

微调曲线的色度百分比输出值＝{P₀′，P₁′，P₂′，......，P_i′，......P_m′}  i∈[0，m]

根据下述公式将微调曲线拟合到线性化曲线中，生成调整曲线Z；

$\left\{\begin{array}{cc}{Z}_i={Y_p}^{\′}+({Y_q}^{\′}-{Y_p}^{\′})*(Y_i-p)& i\∈[0,m],q\≤k\≤q\\ k=Y_i& i\∈[0,m]\end{array}\right.$

从调整曲线中找出输入值为In集合中的30个色块区域X的色度百分比输入值，带入上式，对应的结果即为拟合修正后调整曲线的色度百分比输出值，为了保证校准后图像渐变输出的平滑性，可以对修正后的线性化曲线进行平滑处理，最终计算的线性化曲线如图4所示。

六，循环校准；

重复二至五，进行灰平衡循环校准，本实施例中循环5次后灰平衡控制条平均色差降为0.85，之后第六次循环发生了色差反弹，循环终止。

综上所述，本发明实施例提供的灰平衡校准方法是直接采集当前的灰平衡状态，修正C、M、Y三种颜色的线性化曲线且采用闭环循环的方法进行修正，所以能更有效的解决灰平衡校正不准的问题。另外在修正过程中利用纸白计算各色块区域的标准色度值，将灰平衡控制与纸张特性有效结合，保证了校准的准确性同时也提供了校准的评判标准。

本发明实施例提供了一种灰平衡校准装置，如图5所示，该装置包括：

确定色差模块1，用于在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值；

确定调整模块2，用于在当前总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，校准过程停止；在当前总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；

检测密度模块3，用于检测所有色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

确定计算模块4，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定每一种颜色对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；

线性生成模块5，用于根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；

调整生成模块6，用于对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，所述确定色差模块，具体用于：

每次生成灰平衡色靶图后，测试所述灰平衡色靶图的纸白色度值和每一色块区域的实际色度值；

根据所述纸白色度值和每一色块区域的色度百分比输入值确定每一色块区域的标准色度值；

根据所述实际色度值与所述标准色度值确定每一色块区域的色差值；

将所有色块区域的色差值之和的均值确定为当前灰平衡色靶图的当前总色差值。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，所述确定计算模块，具体用于：

确定三种颜色的测量密度中差值最小的两种颜色的测量密度；

将所述差值最小的两种颜色的参考密度设置为与测量密度相等；

利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，所述线性生成模块，具体用于：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的所有测量密度和参考密度，根据下述公式进行线性化曲线的拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

其中，i和j代表色块区域，m代表色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的一种颜色的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的一种颜色的参考密度，D_i’表示i色块区域的一种颜色的测量密度,Y_i表示拟合后i色块区域的色度百分比输出值。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，所述调整生成模块，具体用于：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线，根据下述公式进行拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}{Z}_i={Y_p}^{\′}+({Y_q}^{\′}-{Y_p}^{\′})*(Y_i-p)& i\∈[0,m],q\≤k\≤q\\ k=Y_i& i\∈[0,m]\end{array}\right.$

其中，i代表色块区域，m代表色块区域的总数量，Z_i表示本次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_i表示上次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_p’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为p的对应色度百分比输出值，Y_q’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为q的对应色度百分比输出值，p和q是当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值中相邻的两个值，且q>p。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，该装置还包括首次灰平衡色靶图的生成过程：

对生成的单色色靶图上选取的预设数量的色块区域的密度进行检测，获得每一所述色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度；

根据所有色块区域的参考密度和测量密度对每一颜色分别生成线性化曲线；

根据所有的线性化曲线生成首次灰平衡色靶图。

在本发明上述实施例的基础上，较佳地，根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度，具体包括：

对于所述色块区域的三种颜色的任一一种，利用公式 $D_i=-N*\lg (1-X_i*(1-{10}^{-\frac{D_S}{N}}))$ i∈[0,m-1]确定该颜色的参考密度，其中，D_S为该颜色的最大密度，N为尼尔森参数，i表示色块区域，m表示色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的参考密度。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种灰平衡校准方法，其特征在于，该方法包括：

在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值；

在当前总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，校准过程停止；

在当前总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；

检测所有的色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定每一种颜色对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；

根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；

对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值，具体包括：

每次生成灰平衡色靶图后，测试所述灰平衡色靶图的纸白色度值和每一色块区域的实际色度值；

根据所述纸白色度值和每一色块区域的色度百分比输入值确定每一色块区域的标准色度值；

根据所述实际色度值与所述标准色度值确定每一色块区域的色差值；

将所有色块区域的色差值之和的均值确定为当前灰平衡色靶图的当前总色差值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定对应的参考密度，具体包括：

确定三种颜色的测量密度中差值最小的两种颜色的测量密度；

将所述差值最小的两种颜色的参考密度设置为与测量密度相等；

利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线，具体包括：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的所有测量密度和参考密度，根据下述公式进行线性化曲线的拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

其中，i和j代表色块区域，m代表色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的一种颜色的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的一种颜色的参考密度，D_i’表示i色块区域的一种颜色的测量密度,Y_i表示拟合后i色块区域的色度百分比输出值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线，具体包括：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线，根据下述公式进行拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}{Z}_i={Y_p}^{\′}+({Y_q}^{\′}-{Y_p}^{\′})*(Y_i-p)& i\∈[0,m],q\≤k\≤q\\ k=Y_i& i\∈[0,m]\end{array}\right.$

其中，i代表色块区域，m代表色块区域的总数量，Z_i表示本次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_i表示上次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_p’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为p的对应色度百分比输出值，Y_q’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为q的对应色度百分比输出值，p和q是当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值中相邻的两个值，且q>p。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还包括首次灰平衡色靶图的生成过程：

对生成的单色色靶图上选取的预设数量的色块区域的密度进行检测，获得每一所述色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度；

根据所有色块区域的参考密度和测量密度对每一颜色分别生成线性化曲线；

根据所有的线性化曲线生成首次灰平衡色靶图。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度，具体包括：

对于所述色块区域的三种颜色的任一一种，利用公式 $D_i=-N*\lg (1-X_i*(1-{10}^{-\frac{D_S}{N}}))$ i∈[0,m-1]确定该颜色的参考密度，其中，D_S为该颜色的最大密度，N为尼尔森参数。

8.一种灰平衡校准装置，其特征在于，该装置包括：

确定色差模块，用于在每次生成灰平衡色靶图后，确定当前灰平衡色靶图的当前总色差值；

确定调整模块，用于在当前总色差值大于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，校准过程停止；在当前总色差值小于上一次生成的灰平衡色靶图的总色差值时，确定所有色差值超过色差阈值的色块区域为待调整色块区域；

检测密度模块，用于检测所有色块区域，获得每一色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

确定计算模块，根据每一所述待调整色块区域的所述三种颜色的测量密度按照密度趋近原则分别确定每一种颜色对应的参考密度，将不需要调整的色块区域的参考密度设置为与测量密度相等；

线性生成模块，用于根据每一颜色对应的所有测量密度和参考密度分别生成线性化曲线；

调整生成模块，用于对每一颜色，根据当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线拟合生成新的调整曲线。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定色差模块，具体用于：

每次生成灰平衡色靶图后，测试所述灰平衡色靶图的纸白色度值和每一色块区域的实际色度值；

根据所述纸白色度值和每一色块区域的色度百分比输入值确定每一色块区域的标准色度值；

根据所述实际色度值与所述标准色度值确定每一色块区域的色差值；

将所有色块区域的色差值之和的均值确定为当前灰平衡色靶图的当前总色差值。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定计算模块，具体用于：

确定三种颜色的测量密度中差值最小的两种颜色的测量密度；

将所述差值最小的两种颜色的参考密度设置为与测量密度相等；

利用所述差值最小的两种颜色的测量密度的均值作为第三种颜色的参考密度。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述线性生成模块，具体用于：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的所有测量密度和参考密度，根据下述公式进行线性化曲线的拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}j=i+1& i\∈[0,m-1]\\ Y_i=X_{j-1}+\frac{(D_i-{D_{j-1}}^{\′})*(X_j-X_{j-1})}{{D_j}^{\′}-{D_{j-1}}^{\′}}& \end{array}\right.$

其中，i和j代表色块区域，m代表色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的一种颜色的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的一种颜色的参考密度，D_i’表示i色块区域的一种颜色的测量密度,Y_i表示拟合后i色块区域的色度百分比输出值。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述调整生成模块，具体用于：

对所述三种颜色中的任一一种颜色的当前生成的线性化曲线与上一次生成的灰平衡色靶图所最后生成的对应颜色的调整曲线，根据下述公式进行拟合生成：

$\left\{\begin{array}{cc}{Z}_i={Y_p}^{\′}+({Y_q}^{\′}-{Y_p}^{\′})*(Y_i-p)& i\∈[0,m],q\≤k\≤q\\ k=Y_i& i\∈[0,m]\end{array}\right.$

其中，i代表色块区域，m代表色块区域的总数量，Z_i表示本次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_i表示上次调整最后生成的对应颜色的调整曲线中色块区域i中该颜色的色度百分比值输出值，Y_p’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为p的对应色度百分比输出值，Y_q’表示当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值为q的对应色度百分比输出值，p和q是当前生成的线性化曲线中色度百分比值输入值中相邻的两个值，且q>p。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，该装置还包括首次灰平衡色靶图的生成过程：

对生成的单色色靶图上选取的预设数量的色块区域的密度进行检测，获得每一所述色块区域的黄、品红和青三种颜色的测量密度；

根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度；

根据所有色块区域的参考密度和测量密度对每一颜色分别生成线性化曲线；

根据所有的线性化曲线生成首次灰平衡色靶图。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，根据所述色块区域的色度百分比输入值和对应的三种颜色的测量密度确定所述色块区域三种颜色的参考密度，具体包括：

对于所述色块区域的三种颜色的任一一种，利用公式 $D_i=-N*\lg (1-X_i*\left({1-10}^{-\frac{D_S}{N}}\right))$ i∈[0,m-1]确定该颜色的参考密度，其中，D_S为该颜色的最大密度，N为尼尔森参数，i表示色块区域，m表示色块区域的总数量，X_i表示i色块区域的色度百分比输入值，D_i表示i色块区域的参考密度。