[发明专利]一种建立书画纸输出质量预测模型的方法

摘要

本发明提供一种建立书画纸输出质量预测模型的方法，包括以下步骤：测量书画纸表面性能参数；测量书画纸表面帘纹参数；在MATLAB环境下建立总变差模型；确定总变差模型参数中的σ值；测量书画纸去帘纹处理后的色度值，并计算与标准设定值间的色差值；建立GRNN预测模型；构建GRNN预测模型训练数据样本；获得最优平滑因子；验证预测准确性。本发明能够运用总变差模型去除书画纸帘纹，得到更符合视觉特征的色差评定方式，构建打印输出质量预测模型，预测结果准确可靠。

主权项

1.一种建立书画纸输出质量预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：测量书画纸表面性能参数：参数包括多种书画纸的粗糙度X₁、白度X₂、不透明度X₃、定量X₄、光泽度X₅，共采集n份书画纸，第1‑m份作为模型训练用数据，第m‑n份作为模型检测用数据；S2：测量书画纸表面帘纹参数，包括深浅和密度，所述深浅是指灰度图中明暗条纹的平均明度差值ΔL，所述密度是指每厘米内帘纹的数量；S3：在MATLAB环境下建立总变差模型，数学模型如下：式中q以p点为中心的一个正方形区域内所有像素点的索引，g为高斯核函数，S4：确定总变差模型参数中的σ值：对书画宣纸分别输出CMYRGB六色实地色块，利用相机在D65光源下采集色块图像，然后使用总变差模型进行去帘纹处理，求出每种纸张最适空间尺度参数σ值，当σ范围为0.01～1时σ值变化步长设为0.01，当σ范围为1～8时σ值变化步长设为0.1，根据实际效果获得对应书画宣纸去纹理效果最优定总变差模型参数σ值；S5：测量书画纸去帘纹处理后的色度值，并计算与标准设定值间的色差值eXact对色块进行多点采样，取测量均值，获得色度值，然后采用CIE 1976L*a*b*均匀色空间色差计算公式：计算测量值与标准值间的色差S6：在MATLAB环境下建立GRNN预测模型：数据分为输入矩阵、输出矩阵、训练数据和测试数据，GRNN由4层组成，分别为输入层、模式层、求和层和输出层，其中模式层的神经元传递函数公式为其中，X为输入量，X_i为第i个神经元对应的学习对象，σ为平滑因子；S7：构建GRNN预测模型训练数据样本：包括输入值矩阵P_train和输出值矩阵T_train，所述输入值矩阵P_train是由经过S1和S2步骤采集得到的第1‑m份书画纸的参数组成的矩阵，输出值矩阵T_train是由经过S5步骤后获得的第1‑m份书画纸的色差值组成的矩阵；S8：获得最优平滑因子，即SPREAD值：使用经过S5构建的训练样本对数据进行训练，借助MSE函数，得到预测模型的最优平滑因子SPREAD值：根据经验值大致设定最优平滑因子SPREAD值区间为1～10，步长设定为0.1进行训练，并实时计算训练样本和测试样本随SPREAD值增加而变化的均方误差，均方误差最小时的SPREAD值即最优平滑因子；S9：验证预测准确性：使用第m‑n份书画纸的表面参数与色差值构建测试样本，以验证该模型精度，色差值处于0.0～1.5即为模型精准度合格。