一种彩色激光打印机特性化样本优化方法与流程

1.本发明涉及彩色激光打印机的色彩管理的领域，具体涉及彩色打印机特性化时的一种色彩特性化样本的挑选优化方法，主要用于彩色激光打印机(rgb类型的打印机)的色彩特性化样本优化筛选方法。


背景技术：

2.彩色激光打印机由于其开创了“个人打印”局面，逐渐满足人们的个性化打印的强烈需求，得到了广泛的应用。除此之外，又由于其价格便宜，体积小巧易于摆放和打印速度较快的优点，通常被作为商业办公或者家用打印机使用。这种桌面型打印机的出现，让每个人都能用得上这种高档的输出方式成为可能。
3.彩色激光打印机使用过程中，人们对于其色彩再现的质量要求变得愈加严格，就需要对彩色激光打印机的输出质量进行控制。为了得到色彩再现更加丰富的彩色打印品，现有的较为成熟的技术方法是对彩色激光打印机进行色彩管理。主要步骤是通过专有的特性化色卡文件：tc2.83和tc9.18两种rgb采样色卡，通过打印测量建立设备颜色值与cielab色空间的测量值之间的关系去描述彩色打印机的特性化关系，得到的记录打印机特性化关系的文件也成icc特性文件。这一步骤大部分是通过软件完成彩色打印机的icc特性文件的制作的。由此可见，在建立彩色打印机特性化关系的过程中需要打印色卡文件，值得注意的是，这类用于打印机色彩特性化的色卡文件的色块样本个数少则三百左右，多则可达上千个色块，打印出来需要耗费的纸张油墨等耗材还是比较多的，除此之外，还需要人工和仪器去测量得到cielab值。这期间耗费的人力、物力和财力都是不可小觑的。
4.鉴于以上分析，对彩色打印机特性化样本的优化和筛选是有必要的。本方案提供一种针对彩色激光打印机特性化样本的一种样本挑选优化方法。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术存在的技术问题，实现上述发明目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
6.一种彩色激光打印机特性化样本优化方法，利用贪婪搜索的方法实现迭代，包括以下步骤：
7.步骤s1：首先，在rgb颜色空间立方体的三个维度上均匀采样，得到超样本集s，测试样本集t，其中，超样本集s中样本的个数大于测试样本集t，超样本集s与测试样本集t交集为空集；
8.步骤s2：制作初始化样本集r0，初始化样本集r0中样本的个数为8，分别为rgb颜色空间立方体的8个顶点；
9.步骤s3：将制作的超样本集s、测试样本集t和初始化样本集r0用彩色激光打印机打印出来，等墨干燥后测量上述样本集色块样本不同rgb值对应的cielab以及ciexyz值；
10.步骤s4：将初始化样本集r0作为当前色彩特性化样本集，利用当前色彩特性化样
本集的rgb和cielab数据生成彩色激光打印机的icc特性文件；
11.步骤s5：利用生成的彩色激光打印机的icc特性化文件去预测整个超样本集s；
12.步骤s6：预测整个超样本集s后，找到预测误差最大的色样加入到当前色彩特性化样本集ri中；
13.步骤s7：重复步骤s4、s5、s6中三个步骤，迭代得出色差满足要求的不同样本数量的色彩特性化样本集ri’；
14.步骤s8：用上述得到的色彩特性化样本集ri’生成该彩色激光打印机的icc特性文件去预测测试样本集t，并计算预测样本集t的色差分布；
15.步骤s9：若步骤s8中得到的各项色差精度满足所需要求，则选用当前的色彩特性化样本集ri’为所挑选的样本集。
16.进一步的，步骤s1中的超样本集s和测试集t在rgb颜色空间立方体的采样频率分别是每一维度13和8，总共分别为2197和512个样本集用于筛选样本和测试。
17.进一步的，步骤s5中生成的彩色激光打印机的icc特性文件中包含数学映射关系，通过这一数学关系和四面体插值方法得到超样本集s中每个rgb输入后的输出颜色值xyz值。
18.进一步的，步骤s6中的预测误差是指，通过彩色激光打印机的icc特性化文件预测超样本集s的cielab值和实际测量的cielab值之间的de2000色差。
19.进一步的，计算de2000色差时，包括平均色差、最大色差和最小色差。
20.进一步的，步骤s8中的色差分布是指利用当前特性化结果去预测测试集t得到的cielab值与实际测量的cielab之间的色差分布。
21.根据上述技术方案，本发明的有益效果为：
22.(1)本发明设计的一种彩色激光打印机特性化样本优化方法，使用了自上而下的挑选方法，结合多维查找表的建立以及四面体插值的方法建立彩色激光打印机的icc特性化文件，通过该icc特性文件预测超样本集合s的样本的得到的最大色差逐渐挑选出来，使得其预测测试集t得到的平均色差、最大色差和最小色差都能尽可能的接近用超样本集s生成icc特性化文件预测测试样本集t的效果。在挑选的过程中，需要兼顾样本数量和用其生成的用于彩色激光打印机特性化样本集预测测试样本集误差之间的关系。由于本发明的方法相比于用传统的tc2.83色卡和tc9.18色卡所生成的icc特性文件预测误差要小。达到和tc2.83和tc9.18色卡生成的icc特性文件几乎相似的预测误差所需要筛选优化的样本数量更少。从而能够更好的减少人力、物力和人力的消耗。
23.(2)本发明涉及的彩色激光打印机特性化样本优化方法，较大程度上减少了大样本带来的各种消耗，如筛选得到的256个色块样本生成的icc特性文件去预测测试样本集t和用tc2.83的294色块样本生成的icc特性文件去预测测试集t的平均色差、最大色差和最小色差都要小。
附图说明
24.图1为本发明的一种彩色激光打印机特性化样本优化方法流程图。
具体实施方式
25.以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
26.图1为本发明中一种彩色激光打印机色彩特性化样本集优化方法流程图。
27.如图1所示，该实施例的方法包括以下步骤：
28.s1：首先，在rgb颜色空间立方体的三个维度上均匀采样，得到超样本集s，测试样本集t，其中，超样本集s与测试样本集t交集为空集，超样本集s中样本的个数大于测试样本集t；
29.s1中的超样本集s和测试集t在rgb颜色空间立方体的采样频率分别是每一维度13和8，总共分别为2197和512个样本集用于筛选样本和测试。
30.s2：制作初始化样本集r0，初始化样本集r0中样本的个数为8，分别为rgb颜色空间立方体的8个顶点；
31.s3：将制作的超样本集s、测试样本集t和初始化样本集r0用彩色激光打印机打印出来，等墨干燥后测量上述样本集色块样本不同rgb值对应的cielab以及ciexyz值；
32.s4：将初始化样本集r0作为当前色彩特性化样本集，利用当前色彩特性化样本集的rgb和cielab数据生成彩色激光打印机的icc特性文件；
33.s5：利用当前色彩特性化样本集生成彩色激光打印机的icc特性化文件去预测整个超样本集s；其中生成的icc特性文件中包含数学映射关系，通过这一数学关系和四面体插值方法得到超样本集s中每个rgb输入后的输出颜色值xyz值；
34.特别地，s5步骤中，用当前色彩特性化样本集去预测超样本集s，而不去预测测试样本集t，防止在自下而上步骤的迭代过程中，出现过拟合问题。使得从超样本集s中筛选优化得到的训练样本集可以与测试集t完全分离；
35.s6：预测整个超样本集s后，找到预测误差最大的色样加入到当前色彩特性化样本集ri中；
36.特别地，s6中挑选的预测误差最大的色样，需要其在超样本集s中，不在原来用于生成特性化文件所用的当前色彩特性化样本集ri；这里的预测误差是指利用步骤s5所得的icc特性文件去预测超样本集s的cielab值和实际测量值之间的de2000色差。
37.s7：重复步骤s4、s5、s6中三个步骤，迭代得出色差满足要求的不同样本数量的色彩特性化样本集ri’；
38.s8：用s7中得到的色彩特性化样本集ri’生成该彩色激光打印机的icc特性文件去预测测试样本集t，并计算预测样本集t的色差分布，即利用当前特性化结果去预测测试集t得到的cielab值与实际测量的cielab之间的色差分布。
39.特别地，s8中的色差是指用当前特性化结果去预测测试集t得到的cielab值与实际测量的cielab之间的色差，色差评价指标用de2000色差，计算去预测测试集t的色差分布时，需涉及t的最大色差，最小色差和平均色差；除此之外，要求s8中的筛选得到的色彩特性化样本集t生成的icc特性文件去预测测试集t的平均色差与用超样本集s生成的icc特性文件去预测测试集t的平均色差尽可能小。
40.s9：若s8中得到的各项色差精度满足所需要求，则选用当前的色彩特性化样本集ri’为所挑选的样本集。
41.这里的符合精度要求是用当前筛选优化得到的样本集生成的特性化文件预测测试样本集t色差时能尽可能的与超样本集s预测测试样本集t的色差相似。
42.s10，对生成的色彩特性化样本集进行检验，可以与常用的经典tc2.83和tc9.18色卡相比较，从色差和样本数量上比较。
43.本发明中使用的硬件为奔图cm5050彩色激光打印机，纸张为a4纸张，测量仪器为爱色丽eyeone pro，d50 2度视场，该彩色激光打印机结构和原理均为本领域技术人员所熟知。
44.以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。