一种实现数智化颜色实时调整的方法与流程

1.本发明涉及陶瓷砖色彩处理的技术领域，具体的说，尤其是一种实现数智化颜色实时调整的方法。


背景技术：

2.陶瓷的喷墨印刷使得瓷砖装饰化、个性化、小批量、多花色的发展趋向。由于瓷砖在生产时通常都是有多条线进行生产，虽然第一批生产的瓷砖颜色相同，但同一款产品在同一生产线，在不同时间再次生产时，生产条件已经发生变化，例如喷墨打印设备所使用的墨水品牌、窑炉温度等变化，打印出来的颜色也会发生变化，这种情况同样发生在同一款产品更换生产线再次生产时，颜色也会与上次生产完全不同，从而导致瓷砖的不同批次的颜色出现色差，而且跟第一批次相比，会越来越偏离。
3.陶瓷中的色彩数据模型与常规的印刷色是不一样的。在陶瓷印刷系统中，基本印刷色和平面艺术中使用的青涩、品红、黄色和黑色相差甚远。陶瓷基本颜色墨水色有：蓝色-棕色-黄色-黑色-橘色-粉色-绿色，特殊颜色墨水：包裹色红
ꢀ‑
包裹色黄，一般常用于生产线的组合有：蓝棕黄黑橘、蓝棕黄黑橘包裹红、蓝棕黄黑橘包裹红黄、蓝棕橘黑黄、蓝棕橘黑黄包裹红、蓝棕橘黑黄包裹红黄、蓝棕包裹黄黑包裹红等组合，不同于传统印刷行业，陶瓷印刷中墨水的顺序不同都会行程完全不同的发色情况，传统的墨水色阶一般是5-10为色阶，灰度信息控制全凭人为经验。
4.因为陶瓷的色彩是受多方面影响，如坯体的干湿程度及用料配方，釉面的干湿程度，平整度，窑炉的温度高低波动，喷墨机喷墨的压力力度，甚至是天气的温度影响等等，在生产时通常都是有多条线进行生产，虽然第一批生产的瓷砖颜色相同，但同一款产品在同一生产线，在不同时间再次生产时，生产条件已经发生变化，这种情况同样发生在同一款产品更换生产线再次生产时，颜色也会与上次生产完全不同，从而导致瓷砖的不同批次的颜色出现色差，而且跟第一批次相比，会越来越偏离。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术存在的缺陷，本发明提供一种实现数智化颜色实时调整的方法，旨在解决上述背景技术中的问题。
6.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种实现数智化颜色实时调整的方法，包括以下步骤：
7.s1、针对拍摄的相机，提前将其做好环境色彩管理；
8.s2、将瓷砖样板生产文件a0录入数据库，生成其样板制造的发色情况及范围，打印并且进行烧制；
9.s3、使用相机对烧制的样板色卡在生产环境m0的发色情况下进行色彩数据采集与分析，其中，采集的色彩数据为lab，通过颜色转换转换关系tp(
·
)，分析转换至相对应生产线的打印设备的陶瓷喷墨印刷墨水通道数据：
10.a(l0，a0，b0)＝tp[a(c0，m0，y0，k0，......sn0)]作为样板色彩数据，并录入形成数据建立色彩信息样本库，作为下次在生产时的数据比对依据；
[0011]
s4、再次生产时，选取生产文件a0在现下的生产环境m1生产相应发色的生产色卡，打印烧制，读取信息，其中，采集色卡数据cielab，ciexyz后，通过颜色转换转换关系tn(
·
)，分析转换至相对应生产线的打印设备的陶瓷喷墨印刷墨水通道数据：
[0012]ax
(l
x
，a
x
，b
x
)＝tn[a
x
(c
x
，m
x
，y
x
，k
x
，......sn
x
)]作为再次生产当下发色校准数据，保存生成新环境数据信息库，作为再次生产文件ax；
[0013]
s5、将数据建立色彩信息样本库和新环境数据信息库使用计算机通过计算公式样本库的色彩信息比对，将数据进行校准，生成新环境生产的校准曲线，其校准公式为：
[0014]
δp＝sn
x-sn0；
[0015]
s6、通过校准曲线较准处理生成再次生产文件数据，通过再次生产文件数据生成生产环境m1的样板。
[0016]
进一步的，所述步骤s1中的环境色彩管理还包括方法：
[0017]
灯光色温光源校准；
[0018]
调节lcc白平衡；
[0019]
使用krome camera软件的colorcheck模块测量数码相机色彩复原性针对此环境制作相应的色彩配置文件，以用于后面拍摄瓷砖色卡时统一色彩配置文件。
[0020]
进一步的，所述打印设备是直接接收软件导入的cmyk的数值，并按该数值进行控制墨量相应的发色，输出与现下生产波动因素导致的墨量发色相匹配的cmyk的墨量值，通过计算机的计算公式样本库的色彩信息比对计算输出相应的墨量，控制墨量输出。
[0021]
进一步的，所述生产文件a0和再次生产文件a1进行比对，根据印刷色度数据匹配转换关系公式转换关系：f-1
(x)＝f(x p)，并且对其进行校准至瓷砖样板发色情况a0。
[0022]
进一步的，所述步骤s5中的校准的方法为印刷模式与印刷模式之间的转换，根据校准原理模型的创建的规则，将不同的生产线墨水数量及顺序，将其转换至相匹配的生产线墨水，设置是已改变的cmyk sn至样板的文件a0打印数据 cmyk sn，匹配关系为：
[0023]
tnc(
·
)，获得样板制造的发色多通道印刷色与再次生产的发色多通道印刷色，进行对比及分色转换：
[0024]ax
(c1，m1，y1，k1)＝tnc[a
x
(c1，m1，y1，k1)]
[0025]
针对生产样板使用的s种油墨分量[s1，s2，
…
，sm]则可写成[cmyk s1， s2…
，sn]，已生产样板色彩数据根据再次生产印刷色度数据匹配转换关系公式： f-1
(x)＝f(x p)，获得“变量cmyk sn”匹配至“样板的cmyk s”。
[0026]
具体地，所述校准原理模型的创建的规则是通过相机读取每种油墨 cmyk sn不同的灰度值，在不同的环境下所表现的色彩值lab&xyz，并得到相关的曲线特性和数据分析以及存储。
[0027]
更具体地，所述油墨为sn组时，就会有n组的lab的曲线特征图，每种油墨每一等级的灰度都对应了一定的lab值，n组油墨的组合数对应了组的lab数值，而且这些数据均可被表达在cielab和xyz 色域空间里，记做f(y)＝f(l，a，b)；
[0028]
所述油墨为多组组成的n维空部分色域间时，颜色矫正公式为：
[0029]
f(y)＝f-1(x)，则有f
x
(l
x
，a
x
，b
x
)＝tn[a
x
(c
x
，m
x
，y
x
，k
x
，，，sn
x
)]，油墨打印输入灰度值均为正整数。
[0030]
更具体地，所述校准原理模型的建立方法包括：
[0031]
设一组色彩c0可以表示为m0环境下数值为[c0，m0，y0，k0...sn0]＝tnp[l0， a0，b0]，另一m1环境下两组数值变为色彩c1：[c0，m0，y0，k0...sn0]＝tnp[l1， a1，b1]，[c1，m1，y1，k1...sn1]＝tnp[l0，a0，b0]，要使得m1环境下tnp[l1，a1，b1]≈tnp[l0，a0，b0]，那么在cielab空间c1[l1，a1，b1]点要往c0[l0，a0，b0]点位移，同理对应的n维空间点c1[c1，m1，y1，k1...sn1]要往c0[c0，m0，y0，k0...sn0] 位移，假设在n维[c，m，y，k...snp]空间里存在一增量p＝[
△
c，
△
m，
△
y，
△
k，...
△
sn]值，使得[c1，m1，y1，k1...sn1]＝[c0
△
c，m0
△
m，y0
△
y，k0
ꢀ△
k，...sn0
△
sn]＝tnp[l0，a0，b0]，就表示色彩c0在m1环境下被矫正或者说色彩c0被复制到了m1环境里，用函数式表达即为：
[0032]
f(lx，ax，bx)＝npf-1(cx，mx，yx，kx...snx)＝npf-1(c0
△
c，m0
△
m，y0
ꢀ△
y，k0
△
k，...sn0
△
sn)
[0033]
(x代表环境状况下，不是序数词，0代表原始条件，目的是两条件下颜色得到复制f(lx，ax，bx)＝f(l0，a0，b0))。
[0034]
更具体地，所述计算机的数据计算包括单组油墨色彩的灰度阶调层次的处理以及空间数据查找表的建立与使用，函数关系为：
[0035][0036]
其中，x为原灰度值，y为层次转换曲线后的灰度值，y
l
，ya，yb灰度值与 x值为非线性曲线关系，y
l
，ya，yb灰度值与x值满足对数函数关系：
[0037]
y＝ue
vx
k，进行变换后y＝vlnx u；
[0038]
其中y＝lny，x＝lnx，y可以形成一组lnv为斜率和u为截距的曲线，y＝vlnx u 可简化转换成线性方程y＝vx u；
[0039]
同时，对油墨可以进行数据测量获得数值(x，y)，同时绘制出散点图，对散点图进行最小二乘法原理求线性方程和方差分析，其中，y＝f(lnx，w)，其中w＝[w1，w2，.....wn]t为待定系数，为寻找y＝f(lnx，w)的参数w的最优估计值，对于给定m组通常(m》n)，观测数据(xi，yi)(i＝1，2，3...m)，求目标函数：
[0040][0041]
由最小二乘法拟合可以得出待定系数：
[0042]
w＝[w1，w2，.....wn]
t
，
[0043]
其中，y＝vx u满足关系式
[0044]
y＝w0 w1x1 w2x2,..... wnxn，
[0045]
并形成方程组：
[0046]
yl＝w
l0
w
l1
x1 w
l2
x2,..... w
ln
xn[0047]
ya＝w
a0
w
a1
x1 w
a2
x2,..... w
an
xn[0048]
yb＝w
b0
w
b1
x1 w
b2
x2,..... w
bn
xn[0049]
记
[0050]
从而形成回归方程e(yi)＝w0 w1x1 w2x2,..... wnxn，
[0051]
得到样本多元线性回归方程
[0052][0053]
回归模型方差值
[0054]
拟合优度
[0055]
r2代表了数据的拟合线性的好坏程度，值越小代表拟合度好。
[0056]
更具体地，所述灰度阶调层次的处理以及空间数据查找表的建立的建立方法包括：
[0057]
采用大数据数字查找表的方法进行数字式样本库集数据比对转换，对每组油墨可以根据空间转换函数关系式，建立一个一维的数据查找表，原图像的灰度值x为表项索引数据值，y为对应矫正目标值存储于表中，利用每种油墨灰度值查找表，给与索引x值后可以找到对应每种油墨对应的目标灰度值y数组，对原图像所有目标灰度值进行转换，即可获得转换后的灰度值构成的新图像。
[0058]
本发明的有益效果是：通过组合形成的校准曲线进行对比，以实时通过曲线的波动变化进行反作用调整，针对已经生产过的产品，进行再次复产的颜色及信息校准至样板的过程，从而令到当前生产的产品的颜色保持与第一次生产的产品颜色相同，防止瓷砖的不同批次的颜色出现色差，提高陶瓷的色彩质量的同时，能够提高陶瓷的生产效率，而且整个色彩调节过程是将数据生成校准曲线来进行，陶瓷的色彩不受坯体的干湿程度及用料配方、釉面的干湿程度、平整度、窑炉的温度高低波动等因素的影响。
附图说明
[0059]
图1为本发明的颜色调整方法的流程图。
[0060]
图2为变量cmyk sn匹配至样板的cmyk s的关系图。
[0061]
图3为本发明实施例中的lab曲线图。
[0062]
图4为本发明实施例中的色彩样板数据模块cmyk x的曲线图。
[0063]
图5为本发明实施例中的蓝色阶的组合校准曲线图。
[0064]
图6为本发明实施例中的棕色阶的组合校准曲线图。
[0065]
图7为本发明实施例中的黄色阶的组合校准曲线图。
[0066]
图8为本发明实施例中的黑色阶的组合校准曲线图。
[0067]
图9为本发明实施例中的油墨x的lab值分析图。
[0068]
图10为本发明实施例中的原图原始灰度级和处理后图像灰度级的曲线关系图。
[0069]
图11为本实施例中的灰度值查表示意图。
具体实施方式
[0070]
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0071]
如图1所示，一种实现数智化颜色实时调整的方法，包括以下步骤：
[0072]
s1、针对拍摄的相机，提前将其做好环境色彩管理，其中环境色彩管理方法包括：
[0073]
灯光色温光源校准；
[0074]
调节lcc白平衡；
[0075]
使用krome camera软件的colorcheck模块测量数码相机色彩复原性针对此环境制作相应的色彩配置文件，以用于后面拍摄瓷砖色卡时统一色彩配置文件。
[0076]
s2、将瓷砖样板生产文件a0录入数据库，生成其样板制造的发色情况及范围，打印并且进行烧制；
[0077]
s3、使用相机对烧制的样板色卡在生产环境m0的发色情况下进行色彩数据采集与分析，其中，采集的色彩数据为lab，通过颜色转换转换关系tp(
·
)，分析转换至相对应生产线的打印设备的陶瓷喷墨印刷墨水通道数据：
[0078]
a(l0，a0，b0)＝tp[a(c0，m0，y0，k0，......sn0)]作为样板色彩数据，并录入形成数据建立色彩信息样本库，作为下次在生产时的数据比对依据；
[0079]
s4、再次生产时，选取生产文件a0在现下的生产环境m1生产相应发色的生产色卡，打印烧制，读取信息，其中，采集色卡数据cielab，ciexyz后，通过颜色转换转换关系tn(
·
)，分析转换至相对应生产线的打印设备的陶瓷喷墨印刷墨水通道数据：
[0080]ax
(l
x
，a
x
，b
x
)＝tn[a
x
(c
x
，m
x
，y
x
，k
x
，......sn
x
)]作为再次生产当下发色校准数据，保存生成新环境数据信息库，作为再次生产文件ax；
[0081]
s5、将数据建立色彩信息样本库和新环境数据信息库使用计算机通过计算公式样本库的色彩信息比对，将数据进行校准，生成新环境生产的校准曲线，其校准公式为：
[0082]
δp＝sn
x-sn0；
[0083]
其中，校准曲线所使用的校准的方法为印刷模式与印刷模式之间的转换，根据校准原理模型的创建的规则，将不同的生产线墨水数量及顺序，将其转换至相匹配的生产线墨水，设置是已改变的cmyk sn至样板的文件a0打印数据 cmyk sn，匹配关系为：
[0084]
tnc(
·
)，获得样板制造的发色多通道印刷色与再次生产的发色多通道印刷色，进行对比及分色转换：
[0085]ax
(c1，m1，y1，k1)＝tnc[a
x
(c1，m1，y1，k1)],
[0086]
参见图2所示，针对生产样板使用的s种油墨分量[s1，s2，
…
，sm]则可写成[cmyk s1，s2…
，sn]，已生产样板色彩数据根据再次生产印刷色度数据匹配转换关系公式：f-1
(x)＝f(x p)，获得“变量cmyk sn”匹配至“样板的cmyk s”。
[0087]
s6、通过校准曲线较准处理生成再次生产文件数据，通过再次生产文件数据生成生产环境m1的样板。
[0088]
本实施例通过组合形成的校准曲线进行对比，以实时通过曲线的波动变化进行反作用调整，针对已经生产过的产品，进行再次复产的颜色及信息校准至样板的过程，从而令到当前生产的产品的颜色保持与第一次生产的产品颜色相同，防止瓷砖的不同批次的颜色
出现色差，提高陶瓷的色彩质量的同时，能够提高陶瓷的生产效率，而且整个色彩调节过程是将数据生成校准曲线来进行，陶瓷的色彩不受坯体的干湿程度及用料配方、釉面的干湿程度、平整度、窑炉的温度高低波动等因素的影响。
[0089]
需要说明的是，打印设备是直接接收软件导入的cmyk的数值，并按该数值进行控制墨量相应的发色，输出与现下生产波动因素导致的墨量发色相匹配的cmyk的墨量值，通过计算机的计算公式样本库的色彩信息比对计算输出相应的墨量，控制墨量输出，其关系如下：
[0090]
颜色控制值(cmyk xn)
→
墨水设备打印机
→
输出色 (clelab,clexyz,cmyk sn墨量)；
[0091]
本实施例中的生产文件a0和再次生产文件a1进行比对，根据印刷色度数据匹配转换关系公式转换关系：f-1
(x)＝f(x p)，并且对其进行校准至瓷砖样板发色情况a0。
[0092]
如图3所示，本实施例中的校准原理模型的创建的规则是通过相机读取每种油墨cmyk sn不同的灰度值，在不同的环境下所表现的色彩值lab&xyz，并得到相关的曲线特性和数据分析以及存储；本实施例主要采用了油墨的lab 值的数据分析，如图3所示的一组不同油墨在某一特定环境条件下的lab的数据特征图(纵向表示l,a,b的数据值，横向表示墨水输入量)。
[0093]
当油墨为sn组时，就会有n组的lab的曲线特征图，每种油墨每一等级的灰度都对应了一定的lab值，n组油墨的组合数对应了组的lab数值，而且这些数据均可被表达在cielab和xyz色域空间里，记做f(y)＝f(l，a，b)；
[0094]
当油墨为多组组成的n维空部分色域间时，颜色矫正公式为：
[0095]
f(y)＝f-1(x)，则有f
x
(l
x
，a
x
，b
x
)＝tn[a
x
(c
x
，m
x
，y
x
，k
x
，，，sn
x
)]，
[0096]
油墨打印输入灰度值均为正整数。
[0097]
如图4所示，根据每个需要用的墨水进行1:1的解析相应的发色情况，录入信息处理制成色彩样板数据模块，形成色彩样板数据模块cmyk x。
[0098]
如图5至8所示，蓝棕黄黑色阶的每个墨水在实际生产时的波动情况，蓝色参数是原始的，橙色参数是因生产情况(生产线窑炉烧成曲线的变化，打印设备的更换或参数的变化，油墨的变化，介质物化性质的变更，气候氛围等等) 变更，发色的数据也发生实时变化，而我们的校准则是检测到数据变动后，与我们的彩样板数据模块样板的标准值数据进行一一比对后，计算出数据的变化值，根据数据的波动变化反馈作用到原图像计算出新的灰度值，此生成新的灰度值图像在变化后的环境里生产可以保证和样板颜色一致。
[0099]
本实施例的校准原理模型的建立方法包括：设一组色彩c0可以表示为m0环境下数值为[c0，m0，y0，k0...sn0]＝tnp[l0，a0，b0]，另一m1环境下两组数值变为色彩c1：[c0，m0，y0，k0...sn0]＝tnp[l1，a1，b1]，[c1，m1，y1，k1...sn1]＝tnp[l0， a0，b0]，要使得m1环境下tnp[l1，a1，b1]≈tnp[l0，a0，b0]，那么在cielab空间c1[l1，a1，b1]点要往c0[l0，a0，b0]点位移，同理对应的n维空间点c1[c1， m1，y1，k1...sn1]要往c0[c0，m0，y0，k0...sn0]位移，假设在n维[c，m，y，k...snp] 空间里存在一增量p＝[
△
c，
△
m，
△
y，
△
k，...
△
sn]值，使得[c1，m1，y1， k1...sn1]＝[c0
△
c，m0
△
m，y0
△
y，k0
△
k，...sn0
△
sn]＝tnp[l0，a0，b0]，就表示色彩c0在m1环境下被矫正或者说色彩c0被复制到了m1环境里，用函数式表达即为：
[0100]
f(lx，ax，bx)＝npf-1(cx，mx，yx，kx...snx)＝npf-1(c0
△
c，m0
△
m，y0
ꢀ△
y，k0
△
k，...sn0
△
sn)
[0101]
(x代表环境状况下，不是序数词，0代表原始条件，目的是两条件下颜色得到复制f(lx，ax，bx)＝f(l0，a0，b0))。
[0102]
如图9所示的油墨x的lab值分析图，当把色彩记录空间表达为rgb或 ciexyz时一样可以的转换成cmyk sn的公式，tsp[x，y，z]＝[c，m，y， k...sn]，此处不再赘述。
[0103]
由于n组油墨所组成的色域空间，在做信息空间转换，查找差值信息比对时，当n值很大时，数据库数据量会非常庞大，运算量较大，时间较长，为了简化计算，把cmyk sn色域空间n 4组每种油墨单组单独矫正，即有f(l
xi
， a
xi
，b
xi
)＝f(x
ni
)，因为当每组单元油墨，也有其对应的发色空间cielab,它只是混合空间中的一特殊部分空间，当每组油墨都被加以矫正后，其合成的色彩lab 值也就被加以纠正。
[0104]
本实施中的计算机的数据计算包括单组油墨色彩的灰度阶调层次的处理以及空间数据查找表的建立与使用，函数关系为：
[0105]
其中，x为原灰度值，y为层次转换曲线后的灰度值，同一x 值一定的情况下，y点可以看做散落在非线性曲线围一定离散的点,y值取值范围标准化为，y
l
值范围(0-255)，ya(-127～127)，yb(-127～127)，油墨组灰度值取x(0-100)，假设取值都无限连续，由lab曲线图我们的看到y
l
，ya，yb灰度值与x值为非线性曲线关系，对图像曲线做拟合曲线，y
l
，ya，yb灰度值与x值满足对数函数关系：
[0106]
y＝ue
vx
k，进行变换后y＝vlnx u；
[0107]
其中y＝lny，x＝lnx，y可以形成一组lnv为斜率和u为截距的曲线，y＝vlnx u 可简化转换成线性方程y＝vx u；
[0108]
同时，对油墨可以进行数据测量获得数值(x，y)，同时绘制出散点图，对散点图进行最小二乘法原理求线性方程和方差分析，其中，y＝f(lnx，w)，其中w＝[w1，w2，.....wn]t为待定系数，为寻找y＝f(lnx，w)的参数w的最优估计值，对于给定m组通常(m》n)，观测数据(xi，yi)(i＝1，2，3...m)，求目标函数：
[0109][0110]
由最小二乘法拟合可以得出待定系数：
[0111]
w＝[w1，w2，.....wn]
t
，
[0112]
其中，y＝vx u满足关系式
[0113]
y＝w0 w1x1 w2x2,..... wnxn，
[0114]
并形成方程组：
[0115]
yl＝w
l0
w
l1
x1 w
l2
x2,..... w
ln
xn[0116]
ya＝w
a0
w
a1
x1 w
a2
x2,..... w
an
xn[0117]
yb＝w
b0
w
b1
x1 w
b2
x2,..... w
bn
xn[0118]
记
[0119]
从而形成回归方程e(yi)＝w0 w1x1 w2x2,..... wnxn，
[0120]
得到样本多元线性回归方程
[0121][0122]
回归模型方差值
[0123]
拟合优度
[0124]
r2代表了数据的拟合线性的好坏程度，值越小代表拟合度好。
[0125]
设定一定值可以做数据的参考：
[0126]
由y
l
，ya，yb灰度值与x值满足对数函数关系：
[0127]
y＝ue
vx
k，进行变换后y＝vlnx u,(其中y＝lny)，y可以形成一组lnv为斜率和u为截距的曲线，可以通过给定的(lnx,y)与(v,u)关系建立函数矩阵式对数据进行标记色彩灰度值：
[0128][0129]
因此当测到每种油墨的曲线后，可得到每个油墨对应x灰度下的y
l
，ya， yb，v
li
，v
ai
，v
bi
，u
li
，u
ai
，u
bi
数值，任何环境下的数值均可进行参数的采集和计算，那么在环境发生变化时要得到同一y
l
，ya，yb值时，只需对数据参数进行比对，就可以得到另一灰度x值。
[0130]
如图10和图11所示，本实施例中的灰度阶调层次的处理以及空间数据查找表的建立的建立方法包括：
[0131]
采用大数据数字查找表的方法进行数字式样本库集数据比对转换，对每组油墨可以根据空间转换函数关系式，建立一个一维的数据查找表，原图像的灰度值x为表项索引数据值，y为对应矫正目标值存储于表中，利用每种油墨灰度值查找表，给与索引x值后可以找到对应每种油墨对应的目标灰度值y数组，对原图像所有目标灰度值进行转换，即可获得转换后的灰度值构成的新图像。
[0132]
本实施例还包括有数据准确性验证及补偿步骤，由于每组油墨在打印设备里参数多为正整数值(y取值范围0-100)，而且每通道墨水在叠加过程中也会有溢墨，出色域超值等问题，造成计算很多的误差值等问题，甚至还会有查不到数据等问题，因为超色域时得到的矫正值y》100，或y《0，所以需要对数值做取整，以及数据准确性验证及补偿。
[0133]
使用的是逐组油墨，逐个目标像素点按其像素空间矩阵目标函数进行的逐一计算查找，忽略多油墨组合物造成的油墨量堆积以及油墨堆积叠序对色彩呈现的影响，建立一多维数据集来规避这一问题，由于当目标油墨组数较多时会造成色彩数据集数据量非常庞大，造成运算非常缓慢，图像处理效率会非常的低，运行缓慢，计算机内存等硬件要求会很高，但是多维空间数据集的建立对颜色的矫正还是最全面的。
[0134]
cielab和ciexyz可看做一个三维的数据集，n组油墨打印机的组合色彩可以看做
为一n维空间(可看作是n维部分区域点空间组合，因为油墨灰度值范围0-100的整数值)。若有函数f
x
(l
x
，a
x
，b
x
)＝tn[a
x
(c
x
，m
x
，y
x
，k
x
，...sn
x
)]，按颜色的转换模型，计算并建立多维空间数据集，以及cielab和ciexyz可看做一个三维的数据集。在数据集里原始颜色空间空间结构排列一定数量的“节点”，在“节点”对应的存储单元内，节点数量的计算如，当有n维空间，每一维度坐标分为m等分,转换处理以后的目标空间维度是s，每一维度坐标分为 p等分,以及cielab和ciexyz,每一维度坐标分为255等分。则对于n维空间节点数q＝(m 1)n，s维空间节点数q＝(p 1)s，cielab空间节点数q＝2563.存储了转换后的目标颜色数据。
[0135]
即不同情况下的输出的结果依然是lab色彩信息的表现是一致的，把不同环境下的色彩颜色做全部的采集建立一个lab三维色彩数据集，此时两种环境的不同维度的数据节点都同cielab&xyz空间做一个颜色数据集，两个维度n， s空间的数据集的数据量分别为dn＝3(m 1)n，ds＝3q＝(p 1)s(这里取一个数据占一个字节)。节点的数据计算，符合颜色模型函数，同时其节点数均在不同维度空间数量有所不同，但其控制构成的空间结构是可以对应包含的查找对比的。
[0136]
若目标数据集里的节点不包含原始颜色数据所对应的目标数据，则需要利用数据集里已有的其他节点数据，经颜色插值计算，获得需要的目标颜色。即当给定一图像信息[c0m0y0k0...sn0＝l0a0b0]，经信息数据集建立后录用查找，即可得到环境变化后[l0a0b0＝c1m1y1k1...sn1]，此值就是我们查找到环境变化后油墨输入组数据c1m1y1k1...sn1。
[0137]
由于在多组油墨混合时，在一多维空间数据集里会存在有一组lab会有多组cmyk...sn的多种配比组合，也有一定的误差性，但单一组油墨lab差值计算的单组油墨灰度的误差极小，基本可以对应查找，需要对单组油墨查找数据组[yc，ym，yy，yk...ysn]和多维空间数据集查找油墨灰度值[yc1，ym1，yy1，yk1...ysn1]进行校对与补偿，当δy＝|ysn-ysn1|min时，两组目标值的y值的平均值才是需要的数值，即y＝ysn y补偿，而
[0138]
两组目标值的y值信息需要做一个准确性验证，可以通过误差大小做一个检验，及数据要满足最小乘法原理和曲线的高度拟合，设y值与参与色彩油墨混合数ki和查找信息误差绝对值δy存在函数条件关系式：
[0139]
y＝f(ki，δy)，
[0140]
可设定条件取值，当ki＝1，无关δy值或δy＝0，y＝ysn，使用单组油墨计算值，
[0141]
当ki《4,若δy》2时,y＝ysn1，使用多空间数据集查找值；
[0142]
当ki《4,若0《δy《2时,y＝ysn y补偿，两者的数值均值；
[0143]
当ki》4,若无关δy值时,y＝ysn1，使用多空间数据集查找值；
[0144]
当对目标色误差值可以接受的更大的话，还可以通过调整δy的大小进行修改。
[0145]
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。