胞元纽介堡模型颜色预测性能的影响因素分析

摘要

目的以色彩管理系统的研发为目标,研究多个因素对正向纽介堡模型颜色预测性能的影响,为模型应用提供参数优化方案。方法借助Matlab平台模拟基于不同胞元等级、不同检验样本的位置和数量,以及不同胞元个性化修正方案的胞元纽介堡模型,并通过样本打印和测量实验,评价上述各因素对模型颜色预测性能的影响,确定模型的最优参数方案。结果模型精度随胞元划分等级的增加而提升,但在4或5级胞元后精度逐渐稳定。另外,胞元内采样点数量、位置以及是否采用胞元个性化修正方案,对颜色转换精度都没有产生有效影响。确定将5级胞元划分,胞元中心采样和所有胞元统一修正指数作为胞元纽介堡模型的参数优化方案,与同类型算法模型的比较结果表明,在采样数量一致的情况下,参数优化的胞元纽介堡模型与i1 Profiler软件,胞元神经网络模型的预测色差都小于1个CIEDE2000色差单位,且相互间的差别都小于0.15,在系统误差范围内,胞元顶点距离插值算法的预测色差则达到了3以上。从算法结构上考虑,神经网络模型需要对所有胞元进行训练建模,计算量较大。结论综合考虑算法精度和效率,参数优化的胞元纽介堡模型可以满足目前印刷工业中色彩复制的需要。