[发明专利]打印机图像半色调输出算法质量评价方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，涉及一种输出半色调结果检查方法，具体涉及一种打印机图像半色调输出算法质量评价方法。

背景技术

由于打印机的非线性特性，半色调算法处理得到的半色调结果输出时，输出的半色调结果一般都会存在阶调非线性再现的情况。因此，半色调算法应当对打印机的非线性特性具有较强的鲁棒性。为了评价该半色调算法对激光打印机的鲁棒性，需要对打印机输出的半色调结果的线性程度进行评价，从而为进一步修改半色调算法及建立打印机模型提供基础。

目前的半色调算法评价方法，通常只是在半色调结果打印输出前，使用均方误差、峰值信噪比、通用质量评价参数等数字图像评价方法对其评价。但半色调结果打印输出后，这些数字图像评价方法均无法直接对输出半色调结果线性程度进行评价。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明提出一种打印机图像半色调输出算法质量评价方法，使用色度仪或密度仪等测量设备对输出半色调结果进行测量，将测量结果转换为孟塞尔明度级，并对转换得到的孟塞尔明度级与其对应的灰度级进行一元线性回归分析，以评价半色调算法对激光打印机的鲁棒性。

本发明所采用的技术方案是：一种打印机图像半色调输出算法质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设计不止一个灰度色块，其中，针对所述的灰度色块，用0表述黑，用1表述白，且其灰度值以0.05为增长步长从0开始逐一增长；

步骤2：使用半色调算法对各个灰度色块的中性灰色块进行半色调处理；

步骤3：使用打印机对半色调处理结果打印输出；

步骤4：对打印输出结果进行测量；

步骤5：将测量结果转换为CIE1931XYZ色度系统中的亮度因数Y；

步骤6：将亮度因数Y转换为孟塞尔明度V，根据亮度因数Y与孟塞尔明度V的函数关系，计算得到孟塞尔明度V；

步骤7：通过最小二乘法拟合转换得到的孟塞尔明度V与其对应的原始灰度色块的灰度值的线性关系；

步骤8：使用误差项平方和、均方根误差、决定系数和调整后的决定系数四个指标对孟塞尔明度V与其对应的原始灰度色块的灰度值线性程度进行评价。

作为优选，步骤1所述的设计不止一个灰度色块，其灰度色块的数量为20个。

作为优选，步骤4所述的对打印输出结果进行测量，是使用色度计或密度计对打印输出结果进行测量。

作为优选，步骤5所述的将测量结果转换为CIE1931XYZ色度系统中的亮度因数Y，若使用色度计对打印输出结果进行测量，则测量得到打印输出结果的亮度因数Y；若使用密度计对打印输出结果进行测量，则根据光学反射密度定义公式推导出的密度D与亮度因数Y的函数关系，计算出亮度因数Y：其中，Y₀为孟塞尔系统第10级明度的亮度因数，Y₀=102.75，ρ₀为孟塞尔系统第10级明度的反射率，ρ₀=1，D为某区域的光学反射密度，Y为该区域的亮度因数。

作为优选，步骤6所述的根据亮度因数Y与孟塞尔明度V的函数关系，计算孟塞尔明度V，其计算公式为：V=2.217Y^0.352-1.324。

本发明相对于现有技术的创新点在于，将测量数据转换为孟塞尔明度值，通过对孟塞尔明度与对应灰度的线性程度评价半色调输出结果的线性程度。从而达到评价该半色调算法对激光打印机非线性特性的鲁棒性的目的，为进一步修改半色调算法及建立打印机模型提供基础。

附图说明

图1：是本发明的打印机图像半色调输出算法质量评价方法的流程图。

图2：是本发明实施例的待处理的20个灰度色块。

图3：是本发明实施例的亮度因数Y与孟塞尔明度V的转换关系示意图。

图4：是本发明实施例的20个灰度色块使用迟滞系数为1.5的绿噪声半色调方法进行半色调处理的结果图像。

图5：是本发明实施例的20个灰度色块通过迟滞系数为3.0的绿噪声半色调方法进行半色调处理后的结果图像。

图6：是本发明实施例的迟滞系数为1.5的绿噪声半色调方法所做的线性拟合示意图。

图7：是本发明实施例的迟滞系数为3.0的绿噪声半色调方法所做的线性拟合示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明做进一步的阐述。