基于图像特征的自适应数码印花技术

摘要

随着纺织数码印花技术的高速发展，人们对纺织数码印花产品的颜色准确性要求越来越高。当前的纺织数码印花打印模式普遍是根据经验来选择打印意图，而打印意图合理的参数选择，需要依赖于图像内在特征、打印特征和打印意图的综合分析。不同图像的特征是不一样的，这也说明不同图像的打印作业，所需要的打印参数是不一样的;另外针对打印机色域和图像色域之间的不同关系所选用的打印参数也是不同的。而这些打印参数（如意图、色域关系、灰调图、低饱和、高饱和、层次等）是很难准确把握的，因此在选择打印参数时就会有盲目性和随意性的问题，导致得不到满意的打印效果，这也是造成对打印出来的产品颜色不满意，需要多次调图的原因，造成时间和金钱的浪费，给数码印花行业带来了一定的困扰。本研究在现有数码印花的基础上，结合实际生产的一些问题，探讨基于印花图特征的数码印花自适应技术。 本论文对实际生产中提取典型的不同类型的打印图，如色块图、写真照片图、高饱和图、高层次图、中性灰调图、暗调图等。根据打印图的像素L，C，H分布、图像色域与打印机色域关系、以及不同的意图等特征，找出打印图的参数特征，通过聚类的方法建立打印图特征和打印参数之间的关系模型，给出一个最合适的打印模式。另外本文针对纺织数码印花灰平衡不佳问题，给出了一种灰平衡优化的方法，经过实验证明该方法对对灰调图的灰平衡改善有较好的效果，并把它也作为一种新的打印参数，加入到自适应打印系统中。 经实验检验和资深专家评判表明，基于图像特征自动选择参数的打印效果要比人工盲目性和随意性选择参数的好，解决了用户的实际生产问题，也符合纺织数码印花未来的发展方向。纺织数码印花产业发展空间巨大，智能化的实现具有重要的现实意义。

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1本课题研究背景

1．2国内外研究现状

1．2．1纺织品数码印花技术的发展

1．2．2纺织品数码印花技术发展的问题

1．3本课题研究的内容和意义

1．3．1研究内容

1．3．2研究意义

第二章打印参数与图像特征的分析及提取

2．1实验方案

2．2实验目的

2．3实验仪器及材料

2．4颜色的三个属性

2．5．1打印参数

2．5．2色域

2．6打印图的像素直方图建立

2．7打印图的类型

2．7．1打印图的图形／图像类型分析

2．7．2梯度的定义及公式

2．7．3图形／图像类型判别方法

2．8打印图特征参数系数的选取

2．8．1黑补偿系数

2．8．2相对色域系数

2．8．3灰度图系数

2．9本章小结

第三章灰平衡不佳解决方法

3．1灰平衡不佳现象产生原因

3．2主要原因分析

3．3灰平衡不佳的解决方法

3．3．1传统的解决方法

3．3．2本研究灰平衡优化方法

3．3．3调整ICC Profile的B To A LUT表方法

3．4实验

3．4．1实验材料

3．4．2图像准备

3．4．3图像转换过程

3．5实验结果及讨论

3．5．1客观评价

3．5．2主观评价

3．6本章小结

第四章对提取的特征归类—聚类分析

4．1降维方法

4．2聚类分析

4．2．1聚类的目的

4．2．2 K-means算法

4．2．3聚类结果及分析

4．3打印参数自动选择的验证

4．4打印参数自动化选择的应用

4．5本章小结

第五章总结与展望

5．1总结

5．2展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢