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分色方法的建模研究与误差分析

【摘要】: 原稿的颜色信息能否在印刷流程中得到正确传递是衡量印刷产品质量的关键指标之一。在印前阶段把载有待印信息的原稿分色并传递到印版上是印刷流程中的重要步骤,而且这个步骤对原稿的再现质量影响非常大。因此,研究分色方法和技术,探求优化的建模方法对于提高印品质量具有积极的意义。本文以德国FOGRA印艺技术协会建议使用的ECl2002标准测试靶数据为依据,设计制作了印刷模拟系统分色模块;并采用数字化分析方法,从精度、稳定性、对建模数据的依赖性、与原稿类型的关系以及可操作性五个方面对四种分色方法进行了系统的研究和技术分析。主要工作和取得的研究结论如下: 1)在分析现有分色方法的基础上,分别建立了基于纽介堡方程法、三维查找表法和神经网络法的从L*a*b*色彩空间向CMY(K)色彩空间的转换模型,作为印刷模拟系统分色模块的第一、第二和第三选择项。 2)分别采用多元线性回归和非线性回归方法建立了从L*a*b*色彩空间向CMY(K)色彩空间的转换模型。非线性回归模型C、M、Y网点面积率的精度比线性回归模型分别高1.51%、2.09%、2.11%,证明采用非线性回归建立转换模型更加精确。 3)使用多重多元非线性回归方法建立了从L*a*b*色彩空间向CMY(K)色彩空间的转换模型。建模过程表明,使用多重多元回归方法建模思路更加清晰,既能保证精度,模型又简练直观。故选取多重多元回归建模作为分色模块的第四选择项。 4)基于ECl2002标准测试靶数据,从精度和稳定性两方面对四种分色模型进行了对比分析。研究表明:精度最高的是三维查找表法;稳定性最好的是多重多元回归法。 5)分析了四种分色模型对样本量的依赖度和相应的区域建模优势。研究表明:纽介堡方程法需要的建模数据最少,对以红色调为主的原稿分色有优势;多重多元回归法对样本量的依赖度次之,BP神经网络法需要的建模数据量较大,而三维查找表法需要的建模数据量最大;BP神经网络法与多重多元回归法对以绿色调和蓝色调为主的原稿分色有优势,三维查找表法对以蓝色调为主的原稿分色有优势。 6)在MATLAB平台上,设计开发了印刷模拟系统的分色模块。

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