基于子空间细分插值的打印机配方计算方法

摘要

本发明公开了一种基于子空间细分插值的打印机配方计算方法。该方法首先建立了CMY到CIELAB空间的查找表，寻找与目标值距离最近的CIELAB值，在不满足预设条件的情况下，通过子空间的细分，插值，迭代实现从CIELAB色彩空间到打印机CMY色彩空间的转换。该发明应用简单、精度高、具有很高的实用价值。

说明书

技术领域

本发明涉及一种打印机的配方计算方法，具体是涉及一种基于子空间细分插值的打印机配方计算方法。

背景技术

在目前的颜色管理体系中，经常需要对已知的CIEXYZ或CIELAB值预测其对应的打印机C、M和Y各油墨的通道驱动值，即打印机的配方。其中，CMY为常见三色打印机的三支油墨，青(Cyan)、品红(Magenta)和黄(Yellow)，其驱动值的范围一般为0-255，即8位二进制数；CMY色彩空间是一种规则的颜色空间，且与设备的颜色特性相关，可通过简单的插值就可以实现CMY空间到CIEXYZ或CIELAB空间的转换。CIEXYZ和CIELAB色彩空间是不规则的色彩空间，为设备无关空间，很难通过直接插值实现CIEXYZ或CIELAB空间到CMY空间的转换。

发明内容

本发明为了解决背景技术中所述的问题，公开了一种基于子空间细分插值的打印机配方计算方法。本方法通过对子空间的细分、插值、迭代实现CIEXYZ或CIELAB色彩空间到打印机CMY色彩空间的转换。以CIELAB色彩空间为例，其具体步骤如下：

1)对C、M、Y每一个通道，从设备驱动最小值到设备驱动最大值以一定的间隔选定n个点，共组成n×n×n个训练样本；

2)通过打印机打印这n×n×n个训练样本，并利用分光光度计测量所有训练样本得到CIELAB值，从而建立了n×n×n的CMY到CIELAB查找表；

3)对于目标CIELAB值(LAB)_T，在查找表中找到距离目标点最近的点(LAB)_C，其对应的C、M和Y通道驱动值分别记作d_C,k，d_M，1和d_Y,m，其中k、1、m分别表示C、M和Y通道采样点的序号，其范围均在1到n之间；(LAB)_T与点(LAB)_C之间的距离可以通过CIELAB空间中的欧几里德距离或CIE1976L*a*b*的色差公式计算得到；

4)根据点(LAB)_C与点(LAB)_T之间的距离判断(LAB)_C是否满足要求(小于预设的阈值)，如果满足要求，则(LAB)_C对应的驱动值(d_C,k，d_M,1，d_Y,m)即为所求的驱动值；否则，以(d_C,k，d_M,1d_Y,m)为中心点，以(d_C,k+1-d_C,k-1)/2为边长建立新的子空间，即(d_C,k-1+d_C,k)/2、(d_C，k+d_C，k+1)/2，(d_M,1-1+d_M,1)/2、(d_M,1+d_M,1+1)/2，(d_Y,m-1+d_Y,m)/2、(d_Y,m+d_Y,m+1)/2六个平面组成新子空间的8个顶点。注意要确保(d_C,k-1+d_C,k)/2、(d_C，k+d_C，k+1)/2、(d_M,1-1+d_M,1)/2、(d_M,1+d_M,1+1)/2、(d_Y,m-1+d_Y,m)/2、(d_Y,m+d_Y,m+1)/2均在0～255范围内，如果d_C，k为0，则应选取d_C,k、(d_C，k+d_C,k+1)/2与其它通道采样点组成新的子空间；如果d_C,k为255，则应选取d_C,k、(d_C,k-1+d_C,k)/2与其它通道采样点组成新的子空间。同样地，M和Y通道也做类似处理。同时，确保新的子空间顶点对应的C、M和Y通道驱动值为整数，如果不是整数，则按照四舍五入原则将其强制变换为整数；

5)通过基于立方体插值的正向色度特征化方法预测新的子空间顶点对应的CIELAB值，建立新的查找表；

6)查找该子空间顶点中与(LAB)_T最近的点，若该最近的点与(LAB)_T之间小于预设的阈值，则其对应的驱动值即为(LAB)_T所求的驱动值；若大于预设的阈值，则判断新的子空间的所有边长是否均为1，若均为1，则该最近的点对应的驱动值即为(LAB)_T所求的驱动值，若不均为1，则以该最近点为中心点，以原子空间边长的一半建立新的子空间，再重新通过第4)步开始迭代，直到得到所求的C、M和Y通道驱动值为止。

本发明提出的该基于子空间细分的方法可准确有效的预测打印机的配方，具有一定的实用价值。

附图说明

图1是基于子空间细分插值的打印机配方计算方法流程图；

图2是打印机CMY色彩空间的查找表的坐标图；

具体实施方式

以一台传统的CMY三色打印机和CIELAB色彩空间为例，对上述基于子空间细分插值的打印机配方计算方法进行阐述。如图1所示，其具体步骤如下：

1)对C、M、Y每一个通道，从设备驱动最小值0到设备驱动最大值255以32间隔选定8个点，共组成8×8×8个训练样本，见图2；

2)通过打印机打印这8×8×8个训练样本，并利用分光光度计测量所有训练样本得到CIELAB值，从而建立了8×8×8的CMY到CIELAB查找表；

3)对于某一目标CIELAB值(LAB)_T＝(52,44,63)，在查找表中找到距离目标点最近的点(LAB)_C＝(48,48,58)，其对应的C、M和Y通道驱动值分别记作d_C,k＝63，d_M,1＝31和d_Y,m＝95；

4)假设预设的阈值为2，而点(LAB)_C与点(LAB)_T之间的距离为7.5，大于2，，则以(d_C,k,d_M,1，d_Y,m)＝(63,31,95)为中心点，以(d_C,k+1-d_C,k-1)/2＝32为边长建立新的子空间，即(d_C,k-1+d_C，k)/2＝47、(d_C，k+d_C，k+1)/2＝79，(d_M，1-1+d_M,1)/2＝16、(d_M,1+d_M,1+1)/2＝48，(d_Y,m-1+d_Y,m)/2＝79、(d_Y,m+d_Y,m+1)/2＝111六个平面组成新子空间的8个顶点；

5)通过基于立方体插值的正向色度特征化方法预测新的子空间顶点对应的CIELAB值，建立新的查找表；

6)查找该子空间顶点中与(LAB)_T最近的点(50,47,60)，其对应的驱动值即为(LAB)_T所求的驱动值(47，16，111)，与(LAB)_T之间的距离4.7，仍大于预设的阈值2；且新的子空间的边长为32(不为1)；以该最近点(50,47,60)为中心点，以原子空间边长的一半32/2＝16建立新的子空间，再重新通过第4)步开始迭代，直到得到所求的C、M和Y通道驱动值为止；

经过多次迭代，最终得到的墨水配方为(53，14，106)，其对应的LAB值为(52,43,63)，小于最终的阈值要求。