CN107766681B - 一种印刷品黑色油墨预测光谱的校正技术 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，通过获取光谱数据、建立减色线性空间、进行空间转换、原色油墨光谱预测、识别是否使用黑色油墨、最后采用基于非线性有约束的优化函数进行校正优化，最终得到与印刷品原稿中使用的黑色油墨在光谱曲线上极度逼近的优化结果。本发明能最大限度上消除同色异谱现象，实现印刷品中黑色油墨优化光谱与原稿的一致性，在印刷光谱复制领域中原色油墨的最佳匹配、光谱复制以及光谱配色等方面有重要的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及印刷复制领域，特别涉及一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术。
背景技术
现在阶段适合于印刷品原色油墨光谱预测的方法中，只能实现彩色油墨光谱的准确预测，其预测的彩墨光谱曲线能与实际光谱拟合程度较高，但黑色油墨预测光谱特性曲线与实际光谱曲线有一定差距，其黑墨预测光谱形状类似于预测的彩色油墨光谱曲线的线性叠加。目前还没有对黑墨光谱预测结果的校正方法。
这种黑墨预测结果不准确的现象，与印刷品半色调原稿的减色呈色原理相关，中性灰的呈色可以是黑色油墨的色彩再现，也可看作是其他三彩色油墨对光线吸收反射的混合结果，预测得到的黑墨曲线像是运用了底色去除(GCR)印刷工艺，这对真正使用的黑原色油墨光谱的预测有一定程度的干扰。故经印刷品原色油墨光谱预测方法直接预测的黑色油墨光谱曲线，需通过研发新的算法对其进行优化校正，使其逼近实际光谱曲线。
发明内容
本发明目的是提供一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术。
本发明解决技术问题采用如下技术方案：
一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，包括以下步骤：
1)获取印刷品原稿图像的光谱数据，依据光谱数据建立减色线性经验空间，将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ，利用基于非负矩阵分解的光谱预测算法完成对原稿所用油墨的光谱预测，并计算实际转换空间Θ与预测转换空间θ的逼近误差ε1；
2)对预测得到的原色油墨光谱向量组A中，识别是否使用黑色油墨，若有黑墨光谱向量将其记为[black]，将[black]定为进行优化的目标，并与其他彩墨光谱组成新的向量组记为Anew，新得到的数据空间记为θ1，计算与实际转换空间Θ的逼近误差ε2；
3)针对原色油墨光谱预测算法得到的黑色油墨光谱曲线与实际曲线存在的偏差，采用基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ1||2实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化。
作为本发明的一种优选，所述的逼近误差是指两个空间的差值的二范数的平方。
作为本发明又进一步的优选，所述的识别是否使用黑色油墨的过程是指对预测光谱向量组的每个向量进行最大值最小值做差，差值中的最小值若不在青、品红、黄色油墨的曲线范围内即为黑色油墨。
作为本发明的更进一步的优选，所述的基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ1||2实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化包括以下步骤：
对[black]不断优化，在每次优化过程中得到的一个新的数据空间θ1，计算新的θ1与Θ两者之间逼近误差ε2，当ε2达到最小值min||Θ-θ1||2时，将其值赋予f，此时输出优化目标[black]。
作为本发明的另一种优选，所述的将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ的步骤中转换模型为：
Θ＝Rp 1/n-Rm 1/n，其中，所述n表示转换因子且n≥2，Θ表示减色线性经验空间，Rp表示印刷品纸张的光谱反射率，Rm表示测得的半色调原稿印刷品的光谱反射率。
作为本发明的又一种优选，所述的一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，所述的基于非负矩阵分解的光谱预测算法表达式如下：
Ψ＝Σai×yi＝AC；0<ai<1；0<yi<1；Σyi＝1；
Ψ为p×q矩阵表示半色调原稿整体的光学特性；p为矩阵维数即光谱维度；q为原稿颜色采样样本数即测量的色块数目；ai表示第i个原色油墨的光谱特性；向量组A表示(a1,a2,a3…)；yi表示第i个原色油墨对应的浓度百分比；向量组C表示(y1,y2,y3…)。
本发明具有如下有益效果：本发明能够对预测得到的黑色油墨光谱进行优化，使其与印刷品原稿中真正使用的黑色油墨在光谱曲线上极度逼近，能最大限度上消除同色异谱现象，实现印刷品中黑色油墨优化光谱与原稿的一致性。本发明对印刷品原稿光谱预测中实现全部油墨原色光谱预测十分重要，在印刷光谱复制领域中原色油墨的最佳匹配、光谱复制以及光谱配色等方面有重要的应用价值。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步阐述。
具体实施方式一：一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，包括以下步骤：
1)获取印刷品原稿图像的光谱数据，依据光谱数据建立减色线性经验空间，将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ，利用基于非负矩阵分解的光谱预测算法完成对原稿所用油墨的光谱预测，并计算实际转换空间Θ与预测转换空间θ的逼近误差ε1；
2)对预测得到的原色油墨光谱向量组A中，识别是否使用黑色油墨，若有黑墨光谱向量将其记为[black]，将[black]定为进行优化的目标，并与其他彩墨光谱组成新的向量组记为Anew，新得到的数据空间记为θ1，计算与实际转换空间Θ的逼近误差ε2；
3)针对原色油墨光谱预测算法得到的黑色油墨光谱曲线与实际曲线存在的偏差，采用基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ1||2实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化。
具体实施方式二：本实施方式是对实施方式一的一种限定，所述的逼近误差是指两个空间的差值的二范数的平方。
具体实施方式三：本实施方式是对实施方式二的一种限定，所述的识别是否使用黑色油墨的过程是指对预测光谱向量组的每个向量进行最大值最小值做差，差值中的最小值若不在青、品红、黄色油墨的曲线范围内即为黑色油墨。
具体实施方式四：本实施方式是对实施方式三的一种限定，所述的基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ1||2实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化包括以下步骤：
对[black]不断优化，在每次优化过程中得到的一个新的数据空间θ1，计算新的θ1与Θ两者之间逼近误差ε2，当ε2达到最小值min||Θ-θ1||2时，将其值赋予f，此时输出优化目标[black]。
具体实施方式五：本实施方式是对实施方式一至四的一种限定，所述的将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ的步骤中转换模型为：
Θ＝Rp 1/n-Rm 1/n，其中，所述n表示转换因子且n≥2，Θ表示减色线性经验空间，Rp表示印刷品纸张的光谱反射率，Rm表示测得的半色调原稿印刷品的光谱反射率。
具体实施方式六：本实施方式是对实施方式一至四的另一种限定，所述的基于非负矩阵分解的光谱预测算法表达式如下：
Ψ＝Σai×yi＝AC；0<ai<1；0<yi<1；Σyi＝1；
Ψ为p×q矩阵表示半色调原稿整体的光学特性；p为矩阵维数即光谱维度；q为原稿颜色采样样本数即测量的色块数目；ai表示第i个原色油墨的光谱特性；向量组A表示(a1,a2,a3…)；yi表示第i个原色油墨对应的浓度百分比；向量组C表示(y1,y2,y3…)。
最后应说明的是：以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述具体实施方式对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明具体实施方式的技术方案的精神和范围。
Claims (3)
1.一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取印刷品原稿图像的光谱数据，依据光谱数据建立减色线性经验空间，将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ，利用基于非负矩阵分解的光谱预测算法完成对原稿所用油墨的光谱预测，并计算实际转换空间Θ与预测转换空间θ的逼近误差ε1；
2)对预测得到的原色油墨光谱向量组A中，识别是否使用黑色油墨，若有黑墨光谱向量将其记为[black]，将[black]定为进行优化的目标，并与其他彩墨光谱组成新的向量组记为Anew，新得到的数据空间记为θ1，计算与实际转换空间Θ的逼近误差ε2；
3)针对原色油墨光谱预测算法得到的黑色油墨光谱曲线与实际曲线存在的偏差，采用基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ1||2实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化；
其中，所述的逼近误差是指两个空间的差值的二范数的平方；
所述的识别是否使用黑色油墨的过程是指对预测光谱向量组的每个向量进行最大值最小值做差，差值中的最小值若不在青、品红、黄色油墨的曲线范围内即为黑色油墨；
所述的基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ1||2实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化包括以下步骤：
对[black]不断优化，在每次优化过程中得到的一个新的数据空间θ1，计算新的θ1与Θ两者之间逼近误差ε2，当ε2达到最小值min||Θ-θ1||2时，将其值赋予f，此时输出优化目标[black]。
2.根据权利要求1所述的一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，其特征在于，所述的将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ的步骤中转换模型为：
Θ＝Rp 1/n-Rm 1/n，其中，所述n表示转换因子且n≥2，Θ表示减色线性经验空间，Rp表示印刷品纸张的光谱反射率，Rm表示测得的半色调原稿印刷品的光谱反射率。
3.根据权利要求1所述的一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，所述的基于非负矩阵分解的光谱预测算法表达式如下：
Ψ＝∑ai×yi＝AC；0<ai<1；0<yi<1；Σyi＝1；
Ψ为p×q矩阵表示半色调原稿整体的光学特性；p为矩阵维数即光谱维度；
q为原稿颜色采样样本数即测量的色块数目；ai表示第i个原色油墨的光谱特性；
向量组A表示(a1,a2,a3…)；yi表示第i个原色油墨对应的浓度百分比；向量组C表示(y1,y2,y3…)。
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