印刷媒体颜色一致性研究 ——虚拟打样的BP神经网络模型

论文摘要

随着计算机技术和网络技术的发展,颜色信息被数字化,可以很方便地对颜色进行定量描述与传递。同时人们对印刷产品的色彩质量与生产时效都提出了更高的要求,因此虚拟打样技术在印刷过程全面走进全数字化的进程中酝酿而生。本文主要阐述并验证BP神经网络算法来实现屏幕虚拟打样过程中的色空间转换的方法与效果。(1)试探性的设计虚拟打样流程方案。先对屏幕的阶调特性、对比度、显色一致性及稳定性等参数进行测试验证,确认屏幕的显色品质效果,并通过对白点/色温及伽玛值等参数的设定对屏幕进行校准并特征化,最后测试屏幕模拟四色印品油墨的能力,获得测试数据。(2)采用上述测试数据,通过对四种训练方法、传递函数、隐层数及六种隐层单元数的比较,最后得出一个较理想的色空间转换BP神经网络模型,并利用线性回归来分析其优劣性。该神经网络模型,为色彩管理软件的开发公司提供了一条新的色空间转换算法思路,对虚拟打样有较好的理论指导作用和较高的实用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 研究的背景、目的及意义
• 1.2 研究现状以及研究内容
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 屏幕与色彩管理
• 2.1 颜色的概述
• 2.2 各颜色空间及其色差公式
• 2.3 屏幕与印刷品的呈色原理
• 2.4 屏幕之色彩管理原理
• 2.5 本章小结
• 第三章 虚拟打样之数据获得实验设计
• 3.1 虚拟打样简介
• 3.2 开展虚拟打样流程目的
• 3.3 开展虚拟打样所需的实验条件
• 3.4 各项实验准备
• 3.5 屏幕模拟四色印品油墨测试
• 3.6 本章小结
• 第四章 BP 算法在色空间转换的应用
• 4.1 BP 网络模型结构
• 4.2 BP 神经网络的构建
• 4.3 BP 算法
• 4.4 建立BP 神经网络的CMYK－LAB 空间转换模型
• 4.5 本章小节
• 第五章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文
• 附录A
• 附录B
• 附录C
• 附录D