[发明专利]一种印刷品黑色油墨预测光谱的校正技术

权利要求书

1.一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取印刷品原稿图像的光谱数据，依据光谱数据建立减色线性经验空间，将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ，利用基于非负矩阵分解的光谱预测算法完成对原稿所用油墨的光谱预测，并计算实际转换空间Θ与预测转换空间θ的逼近误差ε₁；

2)对预测得到的原色油墨光谱向量组A中，识别是否使用黑色油墨，若有黑墨光谱向量将其记为[black]，将[black]定为进行优化的目标，并与其他彩墨光谱组成新的向量组记为A_new，新得到的数据空间记为θ₁，计算与实际转换空间Θ的逼近误差ε2；

3)针对原色油墨光谱预测算法得到的黑色油墨光谱曲线与实际曲线存在的偏差，采用基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ₁||²实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化；

其中，所述的逼近误差是指两个空间的差值的二范数的平方；

所述的识别是否使用黑色油墨的过程是指对预测光谱向量组的每个向量进行最大值最小值做差，差值中的最小值若不在青、品红、黄色油墨的曲线范围内即为黑色油墨；

所述的基于非线性有约束的优化函数f＝min||Θ-θ₁||²实现预测黑色油墨光谱曲线的校正优化包括以下步骤：

对[black]不断优化，在每次优化过程中得到的一个新的数据空间θ₁，计算新的θ₁与Θ两者之间逼近误差ε₂，当ε₂达到最小值min||Θ-θ₁||²时，将其值赋予f，此时输出优化目标[black]。

2.根据权利要求1所述的一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，其特征在于，所述的将光谱数据从光谱反射率空间转换到减色线性经验空间Θ的步骤中转换模型为：

Θ＝R_p^1/n-R_m^1/n，其中，所述n表示转换因子且n≥2，Θ表示减色线性经验空间，R_p表示印刷品纸张的光谱反射率，R_m表示测得的半色调原稿印刷品的光谱反射率。

3.根据权利要求1所述的一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，所述的基于非负矩阵分解的光谱预测算法表达式如下：

Ψ＝∑ai×yi＝AC；0ai1；0yi1；Σyi＝1；

Ψ为p×q矩阵表示半色调原稿整体的光学特性；p为矩阵维数即光谱维度；

q为原稿颜色采样样本数即测量的色块数目；a_i表示第i个原色油墨的光谱特性；

向量组A表示(a1,a2,a₃…)；yi表示第i个原色油墨对应的浓度百分比；向量组C表示(y₁,y₂,y₃…)。