CN113119447A - 一种彩色3d打印色彩空间转换的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取若干组CMYKW和Lab的数据对；步骤2、将步骤1获得的数据对进行归一化处理；步骤3、将经过步骤2归一化处理的数据划分为训练样本和测试样本；步骤4、建立广义回归神经网络，并对该网络进行训练。通过本发明的方法能够较为精确的计算出FDM型彩色3D打印中Lab色彩空间向CMYKW色彩空间转换的比例。

Description

一种彩色3D打印色彩空间转换的方法
技术领域
本发明属于色彩转换技术领域，涉及一种彩色3D打印色彩空间转换的方法。
背景技术
为满足当今社会对个性化产品的需求，3D打印的发展方向逐渐向彩色3D打印更新。其中，基于FDM型的彩色3D打印机最为常见，它的混色方式主要有挤出头混色、混色耗材和3D喷墨这三种，且大多不能实现全彩色打印。阻碍其发展的最为核心的技术之一便是色彩转换算法的研究。
色彩转换研究中常借用的转换空间为Lab色彩空间，原因在于Lab的色彩空间很大，且不受设备影响，是以数字化方式来描述人的视觉感应，所以也被做为标准色彩空间；RGB和CMYK为常见的显示器颜色标准和印刷色彩标准；而近年来提出的CMYKW色彩空间则是基于彩色3D打印的三维色彩空间(C：Cyan＝青色；M：Magenta＝品红色；Y：Yellow＝黄色；K：blacK＝黑色；W：White＝白色)，也是本发明基于FDM彩色3D打印的色彩原料。
目前色彩空间转换的算法主要基于神经网络进行，相关文献大多采用BP神经网络和径向基函数(RBF)网络建模。BP神经网络进行色彩转换的主要缺点为：精度较低、数值有溢出、训练速度慢。本发明采用广义回归神经网络(GRNN)进行算法设计，广义回归神经网络是基于径向基函数网络一种改进。
发明内容
本发明的目的是提供一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，具有色彩精度高、计算时间短的特点。
本发明所采用的技术方案是，一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1、获取若干组CMYKW和Lab的数据对；
步骤2、将步骤1获得的数据对进行归一化处理；
步骤3、将经过步骤2归一化处理的数据划分为训练样本和测试样本；
步骤4、建立广义回归神经网络，并对该网络进行训练。
本发明的特点还在于：
步骤1具体为，根据均匀试验原理设计若干组CMYKW的配色比，按照给定的配色比挤料，混合后置于坩埚中加热，用玻璃棒搅拌至颜色均匀，将样品压制成薄片，利用分光测色仪对样品进行测色，得到对应的标准Lab值，即得到若干组CMYKW和Lab的数据对。
步骤2归一化计算如下：
Figure BDA0002984530000000021
Figure BDA0002984530000000022
其中，公式(1)中分母为Lab值之和，L为原始值，L’为归一化后的值，公式(2)中分母为CMYKW值之和，C为原始值，C’为归一化后的值。
步骤3具体为，将全体样本的75％作为训练样本，剩余25％作为测试样本。
步骤3具体划分方法为，在MATLAB中建立训练样本矩阵，从全体样本的第一组开始每间隔三组取一组数据，从第三组开始每间隔三组取一组数据，从第四组开始每间隔三组取一组数据；建立测试样本矩阵，从全体样本的第二组开始每间隔三组取一组数据。
步骤4具体按照以下步骤实施：
步骤4.1、调用MATLAB中的GRNN工具箱，输入训练样本，设定广义回归神经网络的扩展速度为0到1；
步骤4.2、代入测试样本进行仿真预测，计算对象为测试样本的预测值与真实值之差，使用MATLAB中自带的均方误差性能函数MSE评价网络精度，缩小扩展速度的取值范围；
步骤4.3、通过穷举训练，继续缩小扩展速度值的区间和跨步，取MSE值最小时的扩展速度为最优扩展速度。
本发明的有益效果是：本发明一种彩色3D打印色彩空间转换的方法能够精确计算出FDM型彩色3D打印中Lab色彩空间向CMYKW色彩空间转换的比例，有效降低计算时间和使用成本。
附图说明
图1是一种彩色3D打印色彩空间转换的方法的流程图；
图2是一种彩色3D打印色彩空间转换的方法中扩展速度变化时的均方误差变化图；
图3是一种彩色3D打印色彩空间转换的方法的混色计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：
步骤1、获取201组CMYKW和Lab的数据对；
根据均匀试验原理设计201组CMYKW的配色比，按照给定的配色比挤料，混合后置于坩埚中加热到240℃，用玻璃棒搅拌至颜色均匀，将样品压制成1mm以下的薄片，利用分光测色仪对样品进行测色，得到对应的标准Lab值，总共有201组CMYKW和Lab的数据对；
步骤2、将步骤1获得的数据对进行归一化处理；
具体为，
Figure BDA0002984530000000041
Figure BDA0002984530000000042
其中，公式(1)中分母为Lab值之和，L为原始值，L’为归一化后的值，a’和b’的计算同理，公式(2)中分母为CMYKW值之和，C为原始值，C’为归一化后的值，C’、M’、Y’、K’和W’的计算同理；
数据归一化即让所有的数据都在(0,1)之间，加入归一化可以将这些数据规整到统一量纲以提高模型精度、提升收敛速度；采用数据归一化的原因是，当输入值较大时，相应的权值就会很小，两者相乘会引起数值问题，除此之外，由于Lab值为标准测定值，而CMYKW值为试验值，数据具有多个特征属性，且其量纲不一，会增加计算时间和减小精度；
步骤3、将经过步骤2归一化处理的数据划分为训练样本和测试样本；
将75％的数据作为训练样本，剩余25％作为测试样本，具体划分方法为：在MATLAB中建立训练样本矩阵，从全体样本的第一组开始每间隔三组取一组数据，从第三组开始每间隔三组取一组数据，从第四组开始每间隔三组取一组数据；建立测试样本矩阵，从全体样本的第二组开始每间隔三组取一组数据，这样既满足了样本的划分，又可以做到样本数据的随机化；
步骤4、建立广义回归神经网络，并对该网络进行训练；
调用MATLAB中的GRNN工具箱，输入训练样本，调用时需要选择训练样本矩阵进行网络的训练，将网络的扩展速度初次设定在(0，1)之间，SPREAD即为GRNN的扩展速度，对网络的预测效果起着至关重要的作用，它决定了中心点围绕基函数的宽度，网络初次设定结束，进行循环测试，循环过程为：代入测试样本进行仿真预测，使用MATLAB中自带的均方误差性能函数MSE进行评价，计算对象为测试样本的预测值与真实值之差；因为通过MSE性能函数可以求得误差平方和的平均值，依据此函数值可以评价神经网络模型的精度好坏；
通过穷举训练，不断缩小SPREAD值的区间和跨步，将其每次测试的结果绘制为随扩展速度变化时MSE值变化的图，如图2所示，在图中标记出MSE值最小处，此时的SPREAD值即为它的最优解；
确定SPREAD最优值后，将它固定在这一值，重复一遍上述训练和测试过程，保存训练完成的网络，到此用于彩色3D打印色彩空间转换的网络就建立完成了。
以下列举一个具体的实施例，打印一个彩色的花瓶，从底到上的颜色依次为淡蓝色、淡粉红色、番茄色、淡粉红色和浅黄色。如图3所示，已知淡蓝色的Lab值为79，-14，-29，在程序中输入Lab＝[79 -14 -29]，得到CMYKW＝3 3 0 3 3；淡粉红色的Lab值80，23，11，在程序中输入Lab＝[80 23 11]，得到CMYKW＝3 5 1 0 1；番茄色的Lab值为63，59，48，在程序中输入Lab＝[63 59 48]，得到CMYKW＝0 5 5 0 0；浅黄色的Lab值为94，1，29，在程序中输入Lab＝[94 1 29]，得到CMYKW＝4 1 4 0 1。

Claims (6)

1.一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1、获取若干组CMYKW和Lab的数据对；
步骤2、将步骤1获得的数据对进行归一化处理；
步骤3、将经过步骤2归一化处理的数据划分为训练样本和测试样本；
步骤4、建立广义回归神经网络，并对该网络进行训练。
2.根据权利要求1所述的一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，其特征在于，所述步骤1具体为，根据均匀试验原理设计若干组CMYKW的配色比，按照给定的配色比挤料，混合后置于坩埚中加热，用玻璃棒搅拌至颜色均匀，将样品压制成薄片，利用分光测色仪对样品进行测色，得到对应的标准Lab值，即得到若干组CMYKW和Lab的数据对。
3.根据权利要求1所述的一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，其特征在于，所述步骤2归一化计算如下：
Figure FDA0002984529990000011
Figure FDA0002984529990000012
其中，公式(1)中分母为Lab值之和，L为原始值，L’为归一化后的值，公式(2)中分母为CMYKW值之和，C为原始值，C’为归一化后的值。
4.根据权利要求1所述的一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，其特征在于，所述步骤3具体为，将全体样本的75％作为训练样本，剩余25％作为测试样本。
5.根据权利要求1所述的一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，其特征在于，所述步骤3具体划分方法为，在MATLAB中建立训练样本矩阵，从全体样本的第一组开始每间隔三组取一组数据，从第三组开始每间隔三组取一组数据，从第四组开始每间隔三组取一组数据；建立测试样本矩阵，从全体样本的第二组开始每间隔三组取一组数据。
6.根据权利要求1所述的一种彩色3D打印色彩空间转换的方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：
步骤4.1、调用MATLAB中的GRNN工具箱，输入训练样本，设定广义回归神经网络的扩展速度为0到1；
步骤4.2、代入测试样本进行仿真预测，计算对象为测试样本的预测值与真实值之差，使用MATLAB中自带的均方误差性能函数MSE评价网络精度，缩小扩展速度的取值范围；
步骤4.3、通过穷举训练，继续缩小扩展速度值的区间和跨步，取MSE值最小时的扩展速度为最优扩展速度。
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