TWI777776B - 以影像預測印刷品色彩度量值的方法 - Google Patents
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Abstract
本發明為一種以影像預測印刷品色彩度量值的方法，主要為採用電腦模擬印刷後的色塊呈現效果，將印刷機械引起的網點擴大及紙張等被印材料纖維等因素納入判斷因子，再以色塊影像中多點RGB訊號對應至CIELAB色彩度量值方式，以達到精準預測色彩，該CIELAB色彩度量值則以數學運算方式將色塊的網點組合百分比，依據疊加面積的機率算出各基礎色的色彩刺激值分量，再加總為三刺激值，並經由參考光源轉換為CIELAB數值以做為訓練用的輸出值，而色彩模型之建立則採用影像特徵擷取及辨識方法完成，以獲得發明的預期功效。
Description
本發明係有關一種以影像預測印刷品色彩度量值的方法，利用電腦模擬印刷後的色塊呈現效果，配合影像特徵擷取及辨識方法完成色彩模型之建立，應用CIELAB色彩度量值方式，以精準預測色彩之技術領域。
印刷設備色彩特性描述模式(Device Characterization Model)，指的是將數位相機的RGB訊號值轉譯成相應的CIELAB色彩度量值之數學模式。如第1圖，例如使用已知的ISO IT8.7/4輸出設備專用的導表或ColorChecker 24個色塊之CIE色彩度量值，經由迴歸模式與亮度線性化校正，將相機的RGB訊號轉譯成CIELAB色彩度量值，其中灰階部份可做為亮度線性化轉換的依據。接著將進行數位相機訊號轉為線性RGB訊號，雖然經由相機所記錄下來的光強度訊號應該與亮度Y呈線性關係，然而數位相機所輸出的RGB數值未必與三刺激值(XYZ)呈線性關係。在相機的內部色彩校正上，典型的作法是將測試導表中灰階色塊的原始(raw)RGB值，與這些色塊實際的亮度值Y，分別建立三個一維的對照表(R/Y,G/Y,B/Y)；這些亮度與設備訊號的對照資料又稱光電轉換函數(Opto-Electronic Conversion Function)。影像所有的原始RGB訊號都可經由光電轉換函數，轉換至亮度線性相關的RGB值(簡稱Linear RGB)。線性化轉換的方式大致可分為：一維對照表內差、非線性迴歸、增益/補償、與指數模式四大類。其中增益/補償轉換模式，實際上是對前述的
光電轉換函數資料作線性迴歸，利用迴歸所得之增益(Gain)與補償(Offset)值，將原始RGB數值轉換成Linear RGB值。
由於數位相機所擷取的RGB訊號屬於與裝置有關(Device-Dependent)的色彩，當我們對同一景物拍攝時，不同的數位相機會得到不一樣的RGB訊號值，因此不能採用RGB訊號來溝通顏色，而必須經由方程式轉換成與裝置無關(Device-Independent)的CIELAB色空間。已知既有的方式大多採用多項式迴歸分析法將RGB轉換成CIELAB，實驗時評估了不同矩陣大小的方程式，如3×3，5×3，....到11×3。其實驗時的方程式矩陣(Matrix)大小如下：
[r g b]
[r g b rgb 1]
[r g b rg rb gb rgb 1]
[r g b rg rb gb r 2 g 2 b 2 rgb 1]
[L A B]=[R G B]Matrix實驗結果Matrix為11×3於轉換RGB至CIEALB色空間關係的準確度最高，如果多項式的項次太多項(如47x3)，其平均色差值會再更精準，但很容易導致影像嚴重跳階、色彩反轉現象，因此大部份的研究者皆採取7~13的多項式做為迴歸分析法將RGB訊號轉為CIELAB色彩度量值。此多項式迴歸分析法的操作容易為其最大的優點，而缺點為於多項式迴歸運算時是採取導表色塊的RGB平均值，再加上迴歸方法所造成的平均色差值仍然偏高，故其最大色差值的顏色常造成色彩跳階的現象，而無法準確有效的預測色彩。
另外，一般CMY色塊的網點面積組合訊號，經印刷機的印版上墨、橡皮輥將油墨轉移至紙張上，由於印刷機壓力將造成網點擴大變形及紙張纖維交織的凹凸不平，導致檔案上同一色塊的顏色於紙張上的色
彩並非一致，最明顯的方式可由數位相機取像後觀察其RGB訊號數值是跳動的，並非固定的常數。而RGB色空間屬於非均勻的色空間，並沒有像CIELAB屬於較均勻的色空間，因此任2點RGB訊號在座標上如果是等距，但在視覺上的色彩感覺並非等距，往往2點RGB的數值雖很接近，但實際上人眼看起來會產生很大的色差現象。因此如何解決檔案上同一CMYK的顏色，經由印刷製程及數位相機取得RGB訊號後，再轉至CIELAB均勻色空間仍然可以屬於同一色彩。否則同一色塊上不同的RGB訊號差異將導致轉換出不同的CIELAB色彩度量值，將原本沒有色差的色塊預測成為有色差的色彩，必會造成預測系統的準確性降低。
本發明為一種以影像預測印刷品色彩度量值的方法，主要為採用電腦模擬印刷後的色塊呈現效果，將印刷機械引起的網點擴大及紙張等被印材料纖維等因素納入判斷因子，再以色塊影像中多點RGB訊號對應至CIELAB色彩度量值方式，以達到精準之預測色彩，該CIELAB色彩度量值則以數學運算方式將色塊的網點組合百分比，依據疊加面積的機率算出各基礎色的色彩刺激值分量，再加總為三刺激值，並經由參考光源轉換為CIELAB數值以做為訓練用的輸出值，而色彩模型之建立則採用影像特徵擷取及辨識方法完成，以獲得發明的預期功效。
進一步言之，本發明改進了習知技術採行多項式迴歸分析法時，將色塊不平均的RGB訊號，必須取得平均數(例如9x9矩陣取平均值)後再進行迴歸分析的方式，而是將同一色塊影像不同的RGB訊號視為理所當然的網點擴大及紙張纖維之組合，並同時對應至CIELAB色彩度量值。而本
發明利用深度學習方法中的特徵擷取，將數位取像的RGB訊號以影像的方式處理，經由多次特徵矩陣抽取出色塊影像的特徵、最大池化、dropout、隱藏層及倒傳遞後，即可得到相對應的權重、偏差值及CIELAB色彩度量值，最後將整個訓練建立色彩模型，提供為預測印刷品影像的CIELAB色彩度量值。
另外，本發明捨棄傳統的印製方式，而以模擬網點擴大及紙張纖維效果以產生色塊影像的RGB訊號，而相對應的CIELAB色度值則經由已知色塊的網點百分比，依據疊加機率推算出各基礎色的色彩刺激分量後再加總為三刺激值，並經由參考光源轉換為CIELAB色彩度量值，做為相對應的輸出資料以實施監督式學習，以獲得最佳之色彩預測的效能。
第1圖為習知以RGB平均值經由多項式迴歸分析法算出CIELAB色彩度量值之流程圖。
第2圖為本發明建立預測CIELAB數值模型之流程圖。
第3圖為本發明以影像方式建立卷積神經網路模型之流程圖
請參閱第2圖所示，為本發明建立預測CIELAB數值模型之流程圖，主要以高斯分配曲線模擬網點擴大情形及合成紙張被印材料纖維影像模擬實際印刷的情況，可在不經實際上機印製過程即可由模擬檔案取得色塊影像，並保留不同的RGB影像，經由卷積神經網路建立日後預測CIELAB數值模型之流程；其實施步驟依序為：(1)先取得一色版檔案連續調
影像產生CMKY網點，(2)再以高斯分配曲線模擬，(3)形成包含網點擴大及紙張纖維影像的合成效果，以產生色塊影像的RGB訊號值，(4)完成模擬實際四色網點印刷的效果，建立色彩模型。
本發明具體的實施方式為：
1、以自動產生色塊方法製造機器學習所需的色塊數量，其色塊均勻分布於輸出設備CIELCH色空間的彩度、明度及色相角度。
2、將色塊的網點百分比依據疊加機率推算出各基礎色的色彩刺激分量後再加總為三刺激值，並經由參考光源轉換為CIELAB色彩度量值以做為監督式機器學習的輸出值。以8色為例，其機率算法如下：
wi表示八種複製原色各自所佔的網黠面積百分比，共值域為0~1。c、m、y表示青版、洋紅版、及黃版在疊印之前相對的網點百分比(Relative Dot Area)。Ri表示反射率值，也可採用三刺激值表示。
3、將連續調色塊依據輸出設備的解析力解譯為網點結構。
4、將網點代入高斯分配曲線以模擬網點擴大的效果。由於網點印製於
被印材料上時會先經過印版至橡皮輥的擠壓，再經過紙張和壓力輥的擠壓導致網點擴大的現象，因此可由高斯分配曲線模擬網點擴大的情況。高斯分配函數如下：
σ：標準差
u：期望值
5、將網點擴大與紙張纖維影像合成以模擬網點上的油墨轉移至被印材料上的情況。
6、取出每一色塊模擬網點擴大及印在被印材料上效果的RGB影像數值做為機器學習的輸入值。
7、以卷積神經網路訓練模型，輸入為色塊的RGB影像數值，輸出為色塊的CIELAB色彩度量值。
8、以色差值當成損失函式(loss function)管控運算結果並建立色彩模型做為預測印刷品色彩的模式。
另外，本發明係以影像方式建立卷積神經網路預測CIELAB的數值模型，其流程如第3圖所示，主要以機器學習訓練色彩模型，藉由輸入為大量的數位模擬網點擴大及被印材料的色塊資訊，輸出為CIELAB色彩度量值，亦依據各色塊的網點面積組合，以數學運算基礎色的刺激值分量，再加總為三刺激值並由參考光源轉為CIELAB數值做為相對應的輸出資料以實施監督式機器學習，其方式為先將導表中的某一色塊，直接由模擬網點擴大及被印材料的合成影像，取得該範圍內的RGB影像，以8x8x3為例說
明，利用卷積神經網路模型運算，經由色塊的網點百分比組合，計算基礎色的刺激分量後，加總為三刺激值，再經由參考白轉為CIELAB色彩度的量值輸出，達成提供準確預測色彩的功效。
綜上所述，本發明藉由以電腦模擬印刷後的色塊呈現效果，配合影像特徵擷取及辨識方法完成色彩模型之建立，應用CIELAB色彩度量值方式，獲得精準預測印刷品色彩度量值的方法，顯已符合發明專利的要件，爰依法提出申請。
Claims (2)
- 一種以影像預測印刷品色彩度量值的方法，主要以高斯分配曲線模擬網點擴大情形及合成紙張被印材料纖維影像模擬實際印刷的情況，並保留不同的RGB影像，經由卷積神經網路建立預測CIELAB數值模型；其實施步驟為：(1)先取得一色版檔案連續調影像產生CMKY網點，(2)再以高斯分配曲線模擬，(3)形成包含網點擴大及紙張纖維影像的合成效果，以產生色塊影像的RGB訊號值，(4)完成模擬實際四色網點印刷的結果，建立色彩模型。
- 如請求項1所述之以影像預測印刷品色彩度量值的方法，其中經由卷積神經網路依據RGB影像建立預測CIELAB的數值模型，其輸入影像為數位模擬印刷網點，並將影像內多點RGB數值對應到CIELAB色彩度量值，該CIELAB色彩度量值由檔案上色塊的網點面積組合運算出各基礎色的色彩刺激值分量後，再加總為三刺激值，再經由參考光源轉為CIELAB數值以做為訓練用的輸出值。
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| CN102189756A (zh) * | 2010-02-12 | 2011-09-21 | 海德堡印刷机械股份公司 | 用于确定印刷过程的特征数据的方法 |
| CN110310266A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-08 | 江苏理工学院 | 一种基于t-s模糊神经网络的色差检测方法 |
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| GD4A | Issue of patent certificate for granted invention patent |