[發明專利]一種半色調設備光譜分色算法優化校正方法及系統

有效

• 申請號: 201710861483.8
• 申請日: 2017-09-21
• 公開（公告）號: CN107509005B
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 劉強
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: H04N1/405
• 分類號: H04N1/405;H04N1/60
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

1.一種半色調設備光譜分色算法優化校正方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，在半色調設備顏色空間中進行采樣，并以對應墨量數據制備半色調色彩正向建模樣本集M；

步驟2，利用顏色測量設備，測量獲取步驟1中樣本集M各樣本光譜反射率信息；

步驟3，以步驟2中測量所得光譜反射率信息及步驟1中對應墨量數據為基礎，構建CYNSN模型F；

步驟4，利用最優化算法對步驟3中所構建CYNSN模型F進行反向，確定分色算法B；

步驟5，在半色調設備顏色空間中進行采樣，得墨量信息T_ink，并以此制備分色算法檢驗樣本集T，測量T所對應光譜反射率信息，利用步驟4所構建分色算法B對其進行分色，得墨量信息T_ink’，并制備對應復制樣本集T’；

步驟6，利用顏色測量設備，獲取步驟5中樣本集T’各樣本光譜反射率信息；

步驟7，以步驟6中測量所得光譜反射率信息為基礎進行誤差分析，記錄步驟5中樣本集T與樣本集T’各樣本分色誤差值，包括各樣本光譜誤差RMSE以及色度誤差CIEDE2000；

步驟8，將步驟5中樣本集T以及樣本集T’各樣本光譜反射率信息以及對應墨量信息T_ink與T_ink’代入步驟3所構建CYNSN模型F，并以光譜誤差RMSE最小化為原則，擬合求取CYNSN模型F針對各色彩樣本的最優n值；

步驟9，對于任意待復制色彩光譜反射率信息，首先利用分色算法B進行分色，得對應墨量信息X；

步驟10，設定分色校正閾值條件，包括設定墨量空間距離閾值H_ink1,墨量空間誤差閾值H_ink2,光譜誤差閾值H_RMSE以及色度誤差閾值H_△00；其中，閾值條件成立時應滿足：

1)在步驟5墨量信息T_ink與T_ink’中搜尋與步驟9中墨量信息X之間歐式距離最小的墨量樣本，設為Y1，該樣本與X之間的歸一化距離L小于墨量空間距離閾值H_ink1；

2)設Y1于T或T’中所對應原始墨量信息為Y2，即若Y1為T_ink中樣本，則Y2為T_ink’中樣本，若Y1為T_ink’中樣本，則Y2為T_ink中樣本；則下列三項條件至少滿足其一：a.Y1與Y2間的歸一化距離L’大于墨量空間誤差閾值H_ink2；b.步驟7中所記錄Y1所對應光譜反射率信息與Y2所對應光譜反射率信息間的光譜誤差RMSE大于光譜誤差閾值H_RMSE；c.步驟7中所記錄Y1所對應色度信息與Y2所對應色度信息間的色度誤差CIEDE2000大于色度誤差閾值H_△00；

步驟11，若步驟9中X不滿足步驟10中所述閾值條件，則保留分色算法B及對應墨量信息X；若步驟9中X滿足步驟10中所述閾值條件，則結合步驟8中所計算各樣本最優n值，對步驟3構建的CYNSN模型F進行參數優化，CYNSN模型F模型的整體最優n值，記為n_optimal，并在此基礎上重復步驟4進行重新分色，得針對待分色色彩信息的分色算法B’及其對應分色墨量信息X’，完成分色校正，

其中，n_optimal的計算公式為：

上述公式中l_i表示步驟5中墨量信息T_ink以及T_ink’中8組離X歐氏距離最近的墨量值中的第i組墨量值與X之間的歐式距離，n_i表示第i組墨量值于步驟8中所求之最優n值。

2.根據權利要求1所述的一種半色調設備光譜分色算法優化校正方法，其特征在于：

步驟5中，分色算法檢驗樣本集T所對應墨量信息的采樣方式為色度空間均勻采樣，具體為，通過墨量空間均勻采樣的方式生成墨量值，利用步驟3所構建CYNSN模型F預測其對應CIELAB色度信息，并以CIELAB空間明度值均勻分布為原則，確定最終墨量采樣值，并進而制備檢驗樣本集T。