一种半色调设备光谱特性化模型优化方法及系统

摘要

一种半色调设备光谱特性化模型优化方法及系统，可以有效实现细胞分区形式尤尔尼尔森光谱涅格伯尔模型特性化流程的优化，包括制备正向建模样本并测量其光谱反射率信息；分别构建全墨色组合及不含黑色墨色组合正向模型；利用不含黑色墨色组合正向模型预测阶调明度阈值，并将设备色域分为亮调、中间调以及暗调三部分；对于任意待复制色彩光谱反射率信息，求取其对应明度，并对其所述阶调进行判断；对于亮调色彩，对不含黑色墨色组合正向模型进行反向分色；对于暗调色彩，对全墨色组合正向模型进行反向分色；对于中间调色彩，分别对全墨色及不含黑色墨色组合正向模型进行反向分色，并以反向模型精度最优化为原则，确定最终分色。

说明书

技术领域

本发明属于半色调色彩复制技术领域，具体涉及一种半色调设备光谱特性化模型优化方法及系统。

背景技术

半色调色彩复制技术是目前影像色彩复制领域的主流技术，其通过半色调墨点的疏密排列与叠合，实现色彩的准确复制。在此项技术中，半色调设备特性化模型构建是色彩复制过程中的关键环节，其实质为构建半色调色彩信息至设备墨量信息的双向映射模型。其中，由设备墨量信息到半色调色彩信息的建模过程称为正向建模(即色彩预测模型)，由半色调色彩信息至设备墨量信息的建模过程(即正向模型的求逆过程)称为反向建模(亦称为分色模型)。

基于光谱的半色调设备色彩特性化建模，可以最大限度的克服传统色度特性化建模过程所固有的同色异谱问题，从而实现更高水平的色彩复制，故其是目前相关领域的研究热点。其中，在半色调设备光谱特性化研究领域，细胞分区形式的尤尔尼尔森修正的光谱涅格伯尔模型(Cellular Yule-Nielsen spectral Neugebauer model,以下简称CYNSN模型)是目前公认的具有较高精度的一类模型，其在本领域应用广泛。

然而，由于常用半色调设备普遍配置的黑色墨水具有较强的光吸收性能，导致CYNSN模型的暗调采样样本显著多于亮调采样样本，故而造成了亮调区域色彩特性化精度相对较差的问题。此外，由于在传统四色(青，品，黄，黑，即CMYK)半色调设备中，CMY三色叠印同样会造成灰色或黑色样本，故此类设备在构建基于CYNSN模型的特性化流程时，上述亮调误差问题更为显著。

在现阶段，受理论方法水平等主客观因素的制约，目前基于CYNSN模型的特性化研究领域(含各类优化模型)，上述亮调特性化精度相对较低的问题还普遍存在。

发明内容

本发明的目的是为了解决背景技术中所述问题，提出一种面向CYNSN模型的半色调设备光谱特性化模型优化方法及系统。

本发明的技术方案为提供一种面向CYNSN模型的半色调设备光谱特性化模型优化方法，包括以下步骤：

步骤1，在半色调设备颜色空间中进行采样，并制备半色调色彩样本；

步骤2，利用颜色测量设备，测量获取步骤1中各样本光谱反射率信息；

步骤3，以步骤2中测量所得样本光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n的半色调系统构建CYNSN模型F_n；

步骤4，以步骤2中测量所得样本光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n-1的半色调系统构建CYNSN模型F_n-1，所述墨色数量为n-1的半色调系统不含黑色墨水；

步骤5，利用步骤4所构建的F_n-1模型预测亮调及中间调区分阈值L_lm、中间调及暗调区分阈值L_md，将半色调设备色域分为亮调、中间调以及暗调三部分；

步骤6，对于任意待复制色彩，将其色彩光谱反射率信息转化至CIELAB颜色空间，并获得其明度信息L；

步骤7，依据步骤6中所述明度信息L对待复制色彩进行阶调判断，并确定最终分色。

而且，所述步骤5中，以墨色数量为n-1的半色调系统中各墨量值为30的设备空间点于CIELAB颜色空间所对应的明度值为亮调及中间调区分阈值L_lm,以墨色数量为n-1的半色调系统中各墨量值为70的设备空间点于CIELAB颜色空间所对应的明度值为中间调及暗调区分阈值L_md。

而且，所述步骤7的实现方式如下，

若L>L_lm，待复制色彩属于亮调区域，采用F_n-1模型进行反向分色；若L<L_md，待复制色彩属于暗调区域，采用F_n模型进行反向分色；若L_md<L<L_lm，待复制色彩属于中间调区域，同时采用F_n模型以及F_n-1模型进行反向分色，并以反向分色精度最优化为原则，确定最终分色值。

而且，所述步骤2中的颜色测量设备为分光光度计。

本发明还提供一种面向CYNSN模型的半色调设备光谱特性化模型优化系统，包括以下模块：

半色调样本制备模块，用于在半色调设备颜色空间中进行采样，并制备半色调色彩样本；

颜色测量模块，用于利用颜色测量设备，测量获取半色调样本制备模块中各样本光谱反射率信息；

全墨色正向建模模块，用于以颜色测量模块中测量所得样本光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n的半色调系统构建CYNSN模型F_n；

非黑色墨色正向建模模块，用于以颜色测量模块中测量所得样本光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n-1的半色调系统构建CYNSN模型F_n-1，所述墨色数量为n-1的半色调系统不含黑色墨水；

阶调划分模块，用于利用非黑色正向建模模块所构建的F_n-1模型预测亮调及中间调区分阈值L_lm、中间调及暗调区分阈值L_md，将半色调设备色域分为亮调、中间调以及暗调三部分；

颜色转换模块，用于针对任意待复制色彩，将其色彩光谱反射率信息转化至CIELAB颜色空间，并获得其明度信息L；

最终分色模块，用于依据颜色转换模块中所述明度信息L对待复制色彩进行阶调判断，并确定最终分色。

而且，所述阶调划分模块中，以墨色数量为n-1的半色调系统中各墨量值为30的设备空间点于CIELAB颜色空间所对应的明度值为亮调及中间调区分阈值L_lm,以墨色数量为n-1的半色调系统中各墨量值为70的设备空间点于CIELAB颜色空间所对应的明度值为中间调及暗调区分阈值L_md。

而且，所述最终分色模块中，若L>L_lm，待复制色彩属于亮调区域，采用F_n-1模型进行反向分色；若L<L_md，待复制色彩属于暗调区域，采用F_n模型进行反向分色；若L_md<L<L_lm，待复制色彩属于中间调区域，同时采用F_n模型以及F_n-1模型进行反向分色，并以反向分色精度最优化为原则，确定最终分色值。

而且，所述颜色测量模块中的颜色测量设备为分光光度计。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明提出的一种半色调设备光谱特性化模型优化技术方案，以优化CYNSN模型特性化流程亮调区域精度为目的，以非黑色墨色系统单独构建特性化模型为手段，在无需额外采样样本的条件下，有效实现了CYNSN模型特性化精度的整体提升，且实施方便，在半色调色彩复制技术领域具有较强的适用性。由于本发明技术方案具有重要应用意义，受到多个项目支持：1.国家自然科学基金项目61505149，2.武汉市青年晨光人才计划2016070204010111，3.湖北省自然科学基金项目2015CFB204，4深圳市基础研究项目JCYJ20150422150029093。对本发明技术方案进行保护，将对我国相关行业竞争国际领先地位具有重要意义。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

具体实施方式

结合附图，提供本发明实施例具体描述如下。

如图1所示实施例提供的一种半色调设备光谱特性化模型优化技术方案，以优化CYNSN模型特性化流程亮调区域精度为目的，以非黑色墨色系统单独构建特性化模型为手段，有效实现了CYNSN模型特性化精度的整体提升。此方法较为理想的解决了背景技术部分所述问题，从而可以提高半色调设备的特性化精度，进而保证半色调色彩复制产品的色彩品质，且实施方便，具有较强的适用性。

实施例采用某品牌CMYK四色喷墨打印机以及某品牌喷墨打印介质为例，对本发明提及的一种半色调设备光谱特性化模型优化技术方案进行介绍。需要说明的是，本发明并不局限于上述研究所提及设备及纸张介质，对于其他设备及介质，本方法同样适用。

本发明技术方案具体实施时可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行。实施例提供的方法流程包括以下步骤：

1)在半色调设备颜色空间中进行采样，并制备半色调色彩样本。

实施例对CMYK四色空间的各色维度进行5级均匀采样，即单色墨量值范围为0—100，取0,25,50,75,100，如此可以采集到5×5×5×5＝625个颜色色块样本作为CYNSN模型的建模样本，随后，制备CMYK各墨色11级梯尺(0,10,20,30,40...100)，用于构建网点扩大曲线。制备442个随机色彩样本，用于训练神经网络，进而构建BPn-CYNSN模型。该模型是本领域研究最为先进的CYNSN优化模型之一，为现有技术，具体细节可参见参考文献：

Liu Q,Wan X,Xie D.Optimization of spectral printer modeling based ona modified cellular Yule Nielsen spectral Neugebauer model.J Opt Soc AmA.2014；31(6):1284-94.

2)利用分光光度计等颜色测量设备，测量获取1)中各样本光谱反射率信息。

实施例采用某品牌自动扫描式分光光度计，测量1)中共计1111(625+442+4*11)个样本的光谱反射率信息。

3)以2)中测量所得样本光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n的半色调系统构建CYNSN模型F_n。

实施例以2)中测量所得色彩光谱反射率数据为基础，针对CMYK四色模型，构建BPn-CYNSN模型(即为F_n)。该模型是本领域研究最为先进的CYNSN优化模型之一，为现有技术，具体细节可参见参考文献：

Liu Q,Wan X,Xie D.Optimization of spectral printer modeling based ona modified cellular Yule Nielsen spectral Neugebauer model.J Opt Soc AmA.2014；31(6):1284-94.

4)以2)中测量所得样本光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n-1(不含黑色墨水)的半色调系统构建CYNSN模型F_n-1，所述墨色数量为n-1的半色调系统不含黑色墨水；

实施例选取1)中1111个样本中，所有K＝0的样本点，构建CYNSN模型。其中，此处建模样本包括CMY各墨色11级梯尺(0,10,20,30,40...100)以及CMY空间5×5×5＝125个颜色色块样本。结合上述样本于2)中所获得的光谱信息，构建CYNSN模型(即F_n-1模型)。其中，CYNSN模型构建为现有技术，可参见参考文献：

Wang B,Xu H,Luo MR,Guo J.Spectral-based color separation method for amulti-ink printer.Chinese Optics Letters.2011；9(6):063301.

Liu Q,Wan X,Xie D.Optimization of spectral printer modeling based ona modified cellular Yule Nielsen spectral Neugebauer model.J Opt Soc AmA.2014；31(6):1284-94.

5)利用4)所构建的F_n-1模型预测亮调及中间调区分阈值L_lm，中间调及暗调区分阈值L_md，将半色调设备色域分为亮调、中间调以及暗调三部分，其中，以墨色数量为n-1(不含黑色墨水)的半色调系统中各墨量值为30的设备空间点于CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)所对应的明度值为亮调及中间调区分阈值L_lm,以墨色数量为n-1(不含黑色墨水)的半色调系统中各墨量值为70的设备空间点于CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)所对应的明度值为中间调及暗调区分阈值L_md。

实施例以4)所构建的F_n-1模型预测阶调阈值L_lm，L_md，由F_n-1预测可知(C＝30，M＝30,Y＝30，K＝0)样本点对应光谱信息于CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)所对应的明度值L_lm＝59，(C＝70，M＝70,Y＝70，K＝0)样本点对应光谱信息于CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)所对应的明度值L_md＝39，上述即为实施例中阶调划分阈值。

6)对于任意待复制色彩光谱反射率信息，首先利用颜色科学基本公式将其色彩信息转化至CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)，并获得其明度信息L；

实施例随机于CMYK及CMY空间各生成50个样本点并制备其色彩样本，并以该100个色彩样本为待复制样本，对本发明所提出的方法进行检验。其中，将光谱反射率信息转化至CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)，并获得其明度信息为现有技术，具体可参见：

Schanda J.CIE colorimetry:Wiley Online Library；2007.

7)依据6)中所述明度信息L对待复制色彩进行阶调判断，并确定最终分色。其中，若L>L_lm,即待复制色彩属于亮调区域，则采用F_n-1模型进行反向分色；若L<L_md,即待复制色彩属于暗调区域，则采用F_n模型进行反向分色；若L_md<L<L_lm,即待复制色彩属于中间调区域，则同时采用F_n模型以及F_n-1模型模型进行反向分色，并以反向分色精度最优化为原则，确定最终分色值。

实施例中，对于6)提及的100个色彩样本，若L>59,即待复制色彩信息属于亮调区域，则采用F_n-1模型(CMY三色CYNSN模型)进行反向分色；若L<39,即待复制色彩信息属于暗调区域，则采用F_n模型((CMYK四色BPn-CYNSN模型))进行反向分色；若39<L<59,即待复制色彩信息属于中间调区域，则同时采用F_n模型以及F_n-1模型模型进行反向分色，并以反向分色精度最优化为原则，选择最终分色值。其中，反向分色精度为现有概念，其含义为将反向分色墨量值带入正向模型预测所得光谱反射率信息与实际待复制光谱反射率信息之间的误差值，具体可参见文献：

Wang B,Xu H,Luo MR,Guo J.Spectral-based color separation method for amulti-ink printer.Chinese Optics Letters.2011；9(6):063301.

Liu Q,Wan X,Xie D.Optimization of spectral printer modeling based ona modified cellular Yule Nielsen spectral Neugebauer model.J Opt Soc AmA.2014；31(6):1284-94.

经实验验证，对于6)提及的100个色彩样本，基于本发明构建的特性化模型，其亮调精度为:RMS＝0.009，CIEDE2000＝0.96(相同建模样本数量下，传统CYNSN特性化模型精度为RMS＝0.017，CIEDE2000＝1.48)；其中间调精度为：RMS＝0.008，CIEDE2000＝0.83(相同建模样本数量下，传统CYNSN特性化模型精度为RMS＝0.008，CIEDE2000＝0.96)；其暗调精度为：RMS＝0.004，CIEDE2000＝0.69(由于传统CYNSN模型特性化已具有非常理想的暗调精度，本发明未对此区域进行优化)。

由此可见，本发明在优化亮度特性化精度方面，具有理想的效果。此外，需要指出的是，之所以本发明于中间调采取F_n模型以及F_n-1模型分色寻优的方法，是为了避免由于不同模型分色特性不同而导致的阶调阈值附近阶调发生跳跃的问题。

本发明还提供一种面向CYNSN模型的半色调设备光谱特性化模型优化系统，包括以下模块：

半色调样本制备模块，用于在半色调设备颜色空间中进行采样，并制备半色调色彩样本；

颜色测量模块，用于利用分光光度计等颜色测量设备，测量获取半色调样本制备模块中各样本光谱反射率信息；

全墨色正向建模模块，用于以颜色测量模块中测量所得色彩光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n的半色调系统构建CYNSN模型F_n；

非黑色墨色正向建模模块，用于以颜色测量模块中测量所得色彩光谱反射率数据为基础，针对墨色数量为n-1(不含黑色墨水)的半色调系统构建CYNSN模型F_n-1，所述墨色数量为n-1的半色调系统不含黑色墨水；

阶调划分模块，用于利用非黑色正向建模模块所构建的F_n-1模型预测亮调及中间调区分阈值L_lm，中间调及暗调区分阈值L_md，将半色调设备色域分为亮调、中间调以及暗调三部分；

颜色转换模块，用于针对任意待复制色彩光谱反射率信息，利用颜色科学基本公式将其色彩信息转化至CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)，并获得其明度信息L；

最终分色模块，用于依据颜色转换模块中所述明度信息L对待复制色彩进行阶调判断，并确定最终分色。

其中，阶调划分模块中，以墨色数量为n-1(不含黑色墨水)的半色调系统中各墨量值为30的设备空间点于CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)所对应的明度值为亮调及中间调区分阈值L_lm,以墨色数量为n-1(不含黑色墨水)的半色调系统中各墨量值为70的设备空间点于CIELAB颜色空间(D50/2色度条件)所对应的明度值为中间调及暗调区分阈值L_md。

其中，最终分色模块中，若L>L_lm,即待复制色彩信息属于亮调区域，则采用F_n-1模型进行反向分色；若L<L_md,即待复制色彩信息属于暗调区域，则采用F_n模型进行反向分色；若L_md<L<L_lm,即待复制色彩信息属于中间调区域，则同时采用F_n模型以及F_n-1模型模型进行反向分色，并以反向分色精度最优化为原则，确定最终分色值。

各模块具体实现和各步骤相应，本发明不予赘述。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。