CN112785536B - 一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法、装置、介质 - Google Patents

一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法、装置、介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法、装置、介质，属于图像数据格式转换领域。本发明针对三维瓷砖打印文件中的拼缝消除的问题，提出了用深度学习和传统相结合的方式将分色图转换为半色调图像，该方法能够快速准确地实现分色图到半色调图像的转换，相对于传统的转换方法其处理速度和效率明显得到了提升。而且，本发明在转换过程中考虑了拼接缝隙的处理，使得设计师所设计的分色图转化为3D打印机的半色调图像时，避免了缝隙存在的情况且减少了打印图案瑕疵。

Description

一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法、装置、介质
技术领域
本发明针对图像数据格式转换这一应用领域，特别是在三维瓷砖打印文件中的图像格式转换方法。
背景技术
随着生产技术的更新换代，3D打印技术获得了越来越多的关注，并成为各类生产技术领域的研究热点。3D打印技术是指通过连续的物理层叠加，逐层增加材料来生成三维实体的技术。瓷砖现有3D效果主要是在陶瓷砖表层达到视觉立体或凹凸不平的装饰效果，而非通过3D技术的逐层打印形成主体结构。由于瓷砖原材料的限定，想要在其表面进行装饰十分不容易，因此3D打印技术在瓷砖生产领域的研究是非常具有价值的。
众所周知，瓷砖的生产是一个复杂的过程，受许多变量的影响，包括技术直接相关的变量、生产过程中的环境变量等。在瓷砖的3D打印技术中，瓷砖专色喷墨印刷是一种广受关注的实现方式。瓷砖专色喷墨印刷与传统纸质喷墨印刷在墨水颜色、墨水发色原理、通道数量、以及印后工序等多方面具有不同。专色油墨是由印刷厂先混合好或油墨厂生产的指定彩色油墨，对于每一种专色，印刷时都有一个专门的色板与之对应。瓷砖专色喷墨印刷技术是指电子计算机存储的设计图案经图像处理软件PhotoShop分色转化多通道信息，通道数与喷墨印刷墨组对应，每一个通道对应一张半色调图。在打印机系统控制的系统下，通过数据信号来控制对应喷头工作状态，将墨水喷印到瓷砖表面的对应位置，在瓷砖上形成图案。其中，3D打印机的打印墨水量度通过逐层叠加的半色调图像中的灰度信息进行控制，而设计师所设计的瓷砖图需要通过各种渲染方式转换成半色调图像，并且这个渲染的速度十分的漫长。那么在流水线的生成过程中，如何快速的将设计师所设计的分色图转为半色调图像成为了亟待解决的问题。
随着机器学习技术的不断成熟，我们可以考虑引入机器学习来实现分色图和半色调图的转换。然而通过机器学习的方法，由于受GPU和电脑内存的影响，我们不能将整个瓷砖进行颜色预测，必须将瓷砖切割成固定大小的块进行处理，然后再将切割的小块拼接成一块完整的瓷砖图像，但拼接后的图可以明显看到存在着一定的缝隙。因此，如何将设计师所设计的分色图转换为3D打印机所能识别的半色调图像且在转换中避免出现拼接缝隙，是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述特点，本发明的目的在于解决现有技术中存在的问题，提出了一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法、装置、介质。
本发明的技术方案步骤如下：
第一方面，本发明提供了一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，用于将分色图分块转换后拼接为打印文件中的半色调图，其步骤如下：
S1：将待转换为半色调图的N*N原始分色图的上下左右四条边分别进行外边距扩展，得到(N+96)*(N+96)的扩展分色图；其中每一条边扩展出的像素条宽度为48个像素，采用分色图内部贴近该条边的宽度为48个像素的像素条复制填充；
S2：从扩展分色图的左上角顶点开始，用一个256*256的窗口以160像素为步长进行滑动提取，每滑动一步提取得到窗口内的一个分色图子块，整张图像中提取到的所有分色图子块构成第一子块集合；
S3：将所述第一子块集合中的每一个分色图子块输入经过训练的转换模型中转换为连续调图子块，所有连续调图子块构成第二子块集合；
所述转换模型以U-Net卷积神经网络为主干网络，U-Net卷积神经网络的输入层和输出层均为256*256的单通道图像；分色图子块输入U-Net卷积神经网络后得到一张值在0和1之间的输出特征图，将其作为连续调图子块；
S4：针对第二子块集合中的每个连续调图子块，取正中心的160*160像素作为待拼接子块，然后将所有待拼接子块按照其对应的分色图子块在原始分色图中的位置索引重新拼接还原，得到原始分色图对应的连续调图；
S5：将连续调图的值区间映射至[0,1]，再对映射后的每一个像素值乘以系数S得到中间图像，所述系数S为连续调图中的最大值Xmax和半色调图的最大灰度级M的乘积；对中间图像通过误差扩散算法取整后，得到满足灰度级要求的半色调图。
作为优选，所述S1中，原始分色图按照先扩展上下边后扩展左右边的方式进行外边距扩展。
作为优选，所述S2中，所述窗口在扩展分色图内按照先行后列的方式进行分色图子块的提取。
作为优选，所述S5中，将连续调图的值区间映射至[0,1]的方法为：
获取连续调图中的最小值Xmin和最大值Xmax，然后对于连续调图中的任意像素值Xi，其映射至[0,1]区间后的值X’i为：
作为优选，所述S5中，误差扩散算法取整的方法如下：针对待处理的中间图像，按照先行后列的遍历顺序逐个对中间图像中的每个像素进行向下取整，并在下一个像素进行取整前将当前像素取整后的误差按比例分散至周边的像素中。
作为优选，所述S5中，半色调图的灰度级为0～3，最大灰度级M为3。
作为优选，所述S3中，训练U-Net卷积神经网络所采用的训练样本为三维瓷砖打印所用的分色图和半色调图，其中半色调图的值区间预先映射至[0,1]。
作为优选，三维瓷砖的每一张分色图均需要转换为半色调图，并组成三维瓷砖喷墨印刷所用的打印文件。
第二方面，本发明提供了一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换装置，其包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如第一方面任一项所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法。
第三方面，一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面任一项所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法。
相对于现有技术而言，本发明的有益效果如下：
本发明针对三维瓷砖打印文件中的拼缝消除的问题，提出了用深度学习和传统相结合的方式将分色图转换为半色调图像，该方法能够快速准确地实现分色图到半色调图像的转换，相对于传统的转换方法其处理速度和效率明显得到了提升。而且，本发明在转换过程中考虑了拼接缝隙的处理，使得设计师所设计的分色图转化为3D打印机的半色调图像时，避免了缝隙存在的情况且减少了打印图案瑕疵。
附图说明
图1为消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法的流程图。
图2为分色图外边距扩展方式图。
图3为分色图的切割方式图。
图4为U-Net卷积神经网络结构示意图；
图5为半色调图像的拼接方式示意图。
图6为第1组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
图7为第2组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
图8为第3组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
图9为第4组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
图10为第5组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
图11为第6组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
图12为第7组拼缝结果图(左图为未处理缝隙的拼接图，右图为处理缝隙后的拼接图)。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方案作进一步详细描述。
在本发明的一个较佳实施例中，提供了一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其作用是将瓷砖设计师所设计的分色图转换为瓷砖打印机所能识别的半色调图，其中分色图是通过分块后转换再重新拼接还原的方式形成打印文件中的半色调图的。参见图1所示，该转换方法的基本流程包括的基本流程包括扩展、切割、模型预测、拼接和取整操作，其具体步骤如下：
S1：将待转换为半色调图的N*N原始分色图的上下左右四条边分别进行外边距扩展，得到(N+96)*(N+96)的扩展分色图。其中每一条边扩展出的像素条宽度为48个像素，采用分色图内部贴近该条边的宽度为48个像素的像素条复制填充。
原始分色图的尺寸N*N根据图像本身确定。原始分色图的四条边的扩展顺序可以根据需要调整，参见图2所示，在本实施例中原始分色图按照先扩展上下边后扩展左右边的方式进行外边距扩展。在行扩展时，先将图2中分色图上边界虚线框内的宽度为48个像素的像素条作为复制对象，复制到上边界上方的扩展区域中，同样的分色图下边界虚线框内的宽度为48个像素的像素条也作为复制对象，复制到下边界下方的扩展区域中。然后进行列复制，列复制时其做法也是将左边界和有边界虚线框内的48个像素宽度的像素条复制到左右的扩展区域中。但需要注意的是，由于分色图已经经过了行复制，因此在进行列复制时应当将上下扩展区域中的扩展像素一并复制，即其左右扩展的像素条长度比原始分色图的图像高度大了96个像素。
S2：从扩展分色图的左上角顶点开始，用一个256*256的窗口以160像素为步长进行滑动提取，每滑动一步提取得到窗口内的一个分色图子块，整张图像中提取到的所有分色图子块构成第一子块集合。
在本实施例中，参见图3所示，本实施例中窗口在扩展分色图内按照先行后列的方式进行分色图子块的提取。因此图中每一行的虚线框和实线框分别是单数步长和双数步长下的提取窗口位置。以扩展分色图的左上角顶点作为原点(1,1)，图中第i行第j列的像素位置记为(i，j)。第一个窗口的左上角顶点也位于原点(1,1)，然后向右移动160像素得到第二个步长中的窗口，此时窗口的左上角顶点位置位于(1,161)，再后第三个步长中窗口的左上角顶点位置位于(1,321)，依次类推。当一行提取完毕后，再将第一个步长中的窗口向下移动160像素继续下一行的提取，即下一行的第一个步长中窗口的左上角顶点位置位于(161,1)处，然后继续向右按步长移动。需注意的是，对于每一行或者每一列的最后一个窗口，若窗口超出了扩展分色图边界，该窗口可以舍弃无需提取，也可以通过复制填充的方式继续扩展至刚好能够容纳一个窗口。
S3：当获取到第一子块集合后，将第一子块集合中的每一个分色图子块输入经过训练的转换模型中转换为连续调图子块，每一个分色图子块都将得到一个对应的连续调图子块，因此所有连续调图子块构成第二子块集合。
在本发明中，所用的转换模型为U-Net卷积神经网络，U-Net卷积神经网的结构为现有技术，不再详细赘述。本发明中所用的网络结构参见图4所示，可以看出网络没有全连接，只有卷积和下采样，是一个端到端的图像，即输入是一幅图像，输出也是一副图像。由于前述输入的分色图子块尺寸为256*256，因此本实施例中需要设置U-Net卷积神经网络的输入层和输出层输入和输出的图像也均为256*256的单通道图像。分色图子块输入U-Net卷积神经网络后，其最终输出的是一张值在0和1之间的输出特征图，常规的U-Net卷积神经网络应用中将该特征图作为语义分割图，而本发明中将这张输出特征图作为连续调图子块，以便于进行后续处理。
S4：针对第二子块集合中的每个连续调图子块，去除其四周一圈48个像素宽度的部分，仅保留正中心的160*160像素作为待拼接子块。然后将所有待拼接子块按照其对应的分色图子块在原始分色图中的位置索引重新拼接还原，得到原始分色图对应的连续调图。在本实施例中，图3中窗口在扩展分色图内按照先行后列的方式进行分色图子块的提取，因此本步骤中也按照先行后列的方式重新将所有待拼接子块进行拼接，即如图5所示。
但U-Net卷积神经网络输出的特征图中像素值是浮点型数据，因此是一种连续调图像，而因此拼接得到的图像也是连续调图像。而本发明最终的能够被瓷砖打印机识别的图像时半色调图像，因此需要对其进行下述取整操作。而且由于连续调图中的值区间为0～1之间，而半色调图像中的最大灰度级M可能是超过1的，因此其值区间需要进行转换，其具体做法如下：
S5：将连续调图的值区间映射至[0,1]，本实施例中映射的方法为：
获取连续调图中的最小值Xmin和最大值Xmax，然后对于连续调图中的任意像素值Xi，其映射至[0,1]区间后的值X’i为：
然后再对映射后的每一个像素值乘以系数S得到中间图像，即中间图像中第i个像素值X”i＝X’i*S。式中的系数S为连续调图中的最大值Xmax和半色调图的最大灰度级M的乘积，S＝Xmax*M。一般而言，最大灰度级M可以是1、3、7，在本实施例中半色调图的灰度级为0～3，因此最大灰度级M为3。
由此，中间图像中的值区间就被映射到了[0,S]。但此时的中间图像依然是连续调图像，需要对中间图像通过误差扩散算法取整后，得到满足灰度级要求的半色调图。
误差扩散算法取整可以按照如下方式处理：
针对待处理的中间图像，按照先行后列的遍历顺序逐个对中间图像中的每个像素进行向下取整，并在下一个像素进行取整前将当前像素取整后的误差按比例分散至周边的像素中。中间图像经过误差扩散后，最终的半色调图的值区间变成了[0,M]，满足其灰度级要求。
误差扩散算法属于现有技术，其中误差扩散过程中的具体分散比例可以根据实际需要调整。在本实施例中，实际采用的误差扩散算法如下：
1)先将中间图像的四周分别向外扩展一个像素的宽度，将扩展后的图像记为A图像。
2)对于A图像中的中间图像部分，按照从先行后列的遍历顺序对逐个对特征图中的每个像素进行向下截尾取整，然后得到小数部分作为误差E。将误差分等为16份，其中7份加到右侧像素上，其中3份加到左下角像素上，其中5份加到下方像素上，其中1份加到右下角像素上。当完成一个像素的取整和误差分配后，再进行下一个像素的取整和误差分配。对于任一坐标为(i，j)的像素，上述取整和误差分配过程用公式表示如下：
E＝I(i，j)-fix(I(i，j))
e＝E/t
式中：I(I,j)表示像素(i,j)的坐标值，t＝16。
分配误差过程中周围像素值的更新过程如下：
I(i,j)＝fix(I(i,j))
I(i,j+1)＝I(i,j+1)+7*e
I(i+1,j-1)＝I(i+1,j-1)+3*e
I(i+1,j)＝I(i+1,j)+5*e
I(i+1,j+1)＝I(i+1,j+1)+e
另外，需要注意的是，在上述S3中，U-Net卷积神经网络在用于进行实际的转换之前，需要预先用数据进行训练。本实施例中，训练U-Net卷积神经网络所采用的训练样本为部分瓷砖场景打印三维瓷砖所用的分色图和半色调图，两者已经预先用传统方法进行了转换。但需要注意的是，由于半色调图的最大灰度级是3，而本发明U-Net卷积神经网络的输出特征图最大值为1，因此训练样本中的半色调图需要预先通过归一化处理，将值区间预先映射至[0,1]，然后再用于训练神经网络。神经网络的训练通过最小化损失函数获取最优模型参数，由此得到最终的转换模型。
本发明中所谓的分色图，是单通道的图像文件，每张分色图中仅有一种颜色。一般而言，可以在PhotoShop软件中，通过ICC特性文件将设计师绘制的RGB的设计图案转换为多通道模式的分色文件，每一个通道为一张分色图。三维瓷砖的每一张分色图均需要转换为半色调图，并最终用于组成三维瓷砖喷墨印刷所用的打印文件。
下面将上述实施例的方法应用于一个具体厂家的案例中，以展示其具体技术效果。同时，为了对比本发明中的拼缝消除效果，在上述S1～S5的基础上设置了一组未处理缝隙的对照组。在该对照组中，其原始分色图不进行外边距扩展，而是直接分割为子块后输入本发明的U-Net卷积神经网络中，输出图像直接经过拼接后按照S5的方式进行映射和误差扩散取整。本发明和对照组的其中7组处理结果参见图7～图12所示，结果表明本发明的做法可以很好地实现分色图到半色调图的转换，且转换后的半色调图中不存在明显的拼接缝隙，而对照组中得到的半色调图中存在明显的拼接缝隙。而且，将本发明做法下得到的半色调图与厂家按照传统方法得到的半色调图对比可见，两者的吻合度很高，完美的实现了现分色图到半色调图的转换。
另外，在本发明的另一实施例中，还提供了一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换装置，其包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现前述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法。
另外，在本发明的另一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现前述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法。
需要注意的是，存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。当然，还装置中还应当具有实现程序运行的必要组件，例如电源、通信总线等等。上述存储器和处理器可以集成于瓷砖打印机中或者打印机的控制主机中。
当然，以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，然其并非用以限制本发明。有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型。因此凡采取等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，用于将分色图分块转换后拼接为打印文件中的半色调图，其特征在于，步骤如下：
S1：将待转换为半色调图的N*N原始分色图的上下左右四条边分别进行外边距扩展，得到(N+96)*(N+96)的扩展分色图；其中每一条边扩展出的像素条宽度为48个像素，采用分色图内部贴近该条边的宽度为48个像素的像素条复制填充；
S2：从扩展分色图的左上角顶点开始，用一个256*256的窗口以160像素为步长进行滑动提取，每滑动一步提取得到窗口内的一个分色图子块，整张图像中提取到的所有分色图子块构成第一子块集合；
S3：将所述第一子块集合中的每一个分色图子块输入经过训练的转换模型中转换为连续调图子块，所有连续调图子块构成第二子块集合；
所述转换模型以U-Net卷积神经网络为主干网络，U-Net卷积神经网络的输入层和输出层均为256*256的单通道图像；分色图子块输入U-Net卷积神经网络后得到一张值在0和1之间的输出特征图，将其作为连续调图子块；
S4：针对第二子块集合中的每个连续调图子块，取正中心的160*160像素作为待拼接子块，然后将所有待拼接子块按照其对应的分色图子块在原始分色图中的位置索引重新拼接还原，得到原始分色图对应的连续调图；
S5：将连续调图的值区间映射至[0,1]，再对映射后的每一个像素值乘以系数S得到中间图像，所述系数S为连续调图中的最大值Xmax和半色调图的最大灰度级M的乘积；对中间图像通过误差扩散算法取整后，得到满足灰度级要求的半色调图。
2.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，所述S1中，原始分色图按照先扩展上下边后扩展左右边的方式进行外边距扩展。
3.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，所述S2中，所述窗口在扩展分色图内按照先行后列的方式进行分色图子块的提取。
4.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，所述S5中，将连续调图的值区间映射至[0,1]的方法为：
获取连续调图中的最小值Xmin和最大值Xmax，然后对于连续调图中的任意像素值Xi，其映射至[0,1]区间后的值X’i为：
5.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，所述S5中，误差扩散算法取整的方法如下：针对待处理的中间图像，按照先行后列的遍历顺序逐个对中间图像中的每个像素进行向下取整，并在下一个像素进行取整前将当前像素取整后的误差按比例分散至周边的像素中。
6.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，所述S5中，半色调图的灰度级为0～3，最大灰度级M为3。
7.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，所述S3中，训练U-Net卷积神经网络所采用的训练样本为三维瓷砖打印所用的分色图和半色调图，其中半色调图的值区间预先映射至[0,1]。
8.如权利要求1所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法，其特征在于，三维瓷砖的每一张分色图均需要转换为半色调图，并组成三维瓷砖喷墨印刷所用的打印文件。
9.一种消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换装置，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1～8任一项所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～8任一项所述的消除拼缝的三维瓷砖打印文件转换方法。
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