[發明專利]一種基于對抗邊緣學習的印刷工藝中圖像出血位預測方法

在審

• 申請號: 202111497526.1
• 申請日: 2021-12-09
• 公開（公告）號: CN114331875A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 張新鵬;嚴振;馮國瑞
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40;G06T7/00;G06K9/62;G06V10/30;G06V10/34
• 代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205
• 代理人: 何文欣

本發明公開了一種基于對抗邊緣學習的印刷工藝中圖像出血位預測方法。本方法基于一個二階段的生成對抗模型，將出血位預測問題分為結構預測和圖像修復。第一階段是輪廓生成網絡，該網絡采用Canny邊緣檢測算法結合生成對抗網絡預測出血位區域的圖像邊緣結構。第二階段是圖像修復網絡，該網絡使用一階段中預測的邊緣假想圖作為先驗，并根據原圖的已知信息，使用圖像修復網絡對出血位區域進行預測，可以為出血位區域填充具有精致細節的內容，完成對出血位區域的填充。

技術領域

本發明應用于解決現有印刷工藝中對出血位預測不夠精細的問題，具體涉及一種基于對抗邊緣學習的印刷工藝中圖像出血位預測方法，應用于印刷工藝技術領域。

背景技術

出血位是印刷工藝中的常用術語，指印刷時為保留畫面有效內容預留出的方便裁切的部分，出血位的標準尺寸為3mm。圖像的出血位預測技術是根據原有設計稿件對圖像出血位的外延，可以看做印刷出血的逆向工程，在平面設計、設計復現、設計安全、印刷工藝等領域起重要作用。出血位的預測可以保證印刷后成品尺寸的穩定性，保證印刷品能夠滿足需求。

當前對數字圖像出血位的預測分兩個方向。一是對于紋理簡單、色彩單一的圖像，通過人工借助PhotoShop、Adobe illustrator等圖像處理軟件手動的選擇向外擴展一定的區域，但當前對印刷圖像的需求日益增加，設計稿件中的紋理與顏色愈加復雜，通常一個設計稿件需要按照顏色分離出不同的版型圖案，在印刷時多種版型圖案的疊加組成印刷成品。所以通過人工對出血位的預測步驟繁瑣工作量巨大且操作人員的個人經驗的不同會影響最終圖像的出血效果而影響印刷成品的品質。出血位預測的另一個方向是使用數字圖像處理技術統一處理，當前有一種基于分割矩形區域相似度的出血點預測方法，其采用圖像分割技術將原圖分成諸多矩形區域再與目標區域進行匹配填充實現出血位的預測。該方法對千萬像素級別的大圖像的預測出血位達不到3mm的要求，影響印刷成品的品質，這成為亟待了解決的技術問題。

發明內容

為了解決現有技術問題，本發明的目的在于克服已有技術存在的不足，提供一種基于對抗邊緣學習的印刷工藝中圖像出血位預測方法，基于一個二階段的生成對抗模型，將出血位預測問題分為結構預測和圖像修復，解決使用數字圖像處理技術對圖像出血位預測不足的問題。

為達到上述發明創造目的，本發明采用如下發明構思：

出血位預測是對圖像外圍未知區域的生成，可以當成圖像生成任務來解決。主體使用基于生成對抗的深度學習網絡，將整個技術方案分為輪廓生成網絡和圖像修復網絡兩個部分。首先對圖像預處理，使用基于暗通道先驗的圖像去霧算法對圖像預處理，消除噪點提升圖像質量。然后經過顏色分離模塊，得到單顏色通道位圖，通過輪廓生成網絡預測出血位區域的圖像結構并將其作為圖像修復網絡的先驗，最后實現對出血位區域具有精致細節的內容預測。

根據上述發明構思，本發明采用如下技術方案：

一種基于對抗邊緣學習的印刷工藝中圖像出血位預測方法，具體操作步驟如下：

步驟1：首先是需要對需要初始位圖進行預處理，初始位圖大多由印刷成品經掃描儀獲得，圖像存在噪聲，會影響出血效果，采用高斯濾波器實現線性平滑濾波，并采用直方圖變換和高通濾波器對于圖像的空域和頻域進行增強處理，使得圖像的顏色層次更加鮮明，邊緣輪廓更加清晰；采用顏色分離算法，將整個圖像按照顏色分離得到單顏色通道圖像并做二值化處理，凸顯出圖像中線條紋理且便于出血位的預測；

步驟2：目標圖像是千萬甚至上億像素級別的圖像，需要將圖像分塊處理；目標圖像是千萬甚至上億像素級別的圖像，需要將圖像分塊處理；使用上一步得到的單顏色通道灰度圖進行隨機裁剪出20000張512*512大小的圖片當成訓練集，測試集和驗證集由500張隨機裁剪的512*512大小的圖片構成；制作與訓練集、測試集、驗證集數量相同的掩模圖集圖集由大小為512*512像素，四個方向處100像素置為0的四種掩模圖均勻分布構成，置0處為對應原圖中四個方向需要出血的部分；