[发明专利]一种印刷品黑色油墨预测光谱的校正技术

说明书

本发明公开了一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，通过获取光谱数据、建立减色线性空间、进行空间转换、原色油墨光谱预测、识别是否使用黑色油墨、最后采用基于非线性有约束的优化函数进行校正优化，最终得到与印刷品原稿中使用的黑色油墨在光谱曲线上极度逼近的优化结果。本发明能最大限度上消除同色异谱现象，实现印刷品中黑色油墨优化光谱与原稿的一致性，在印刷光谱复制领域中原色油墨的最佳匹配、光谱复制以及光谱配色等方面有重要的应用价值。

技术领域

本发明涉及印刷复制领域，特别涉及一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术。

背景技术

现在阶段适合于印刷品原色油墨光谱预测的方法中，只能实现彩色油墨光谱的准确预测，其预测的彩墨光谱曲线能与实际光谱拟合程度较高，但黑色油墨预测光谱特性曲线与实际光谱曲线有一定差距，其黑墨预测光谱形状类似于预测的彩色油墨光谱曲线的线性叠加。目前还没有对黑墨光谱预测结果的校正方法。

这种黑墨预测结果不准确的现象，与印刷品半色调原稿的减色呈色原理相关，中性灰的呈色可以是黑色油墨的色彩再现，也可看作是其他三彩色油墨对光线吸收反射的混合结果，预测得到的黑墨曲线像是运用了底色去除(GCR)印刷工艺，这对真正使用的黑原色油墨光谱的预测有一定程度的干扰。故经印刷品原色油墨光谱预测方法直接预测的黑色油墨光谱曲线，需通过研发新的算法对其进行优化校正，使其逼近实际光谱曲线。

发明内容

本发明目的是提供一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

一种印刷品黑色油墨预测光谱校正技术，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。

作为本发明的一种优选，所述的逼近误差是指两个空间的差值的二范数的平方。

作为本发明又进一步的优选，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。

作为本发明的更进一步的优选，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]。

作为本发明的另一种优选，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：