Pretvorba prostora u boji u RGB do Labu
Mi smo velika tiskarska tvrtka u Shenzhen Kina. Nudimo sve knjige, tiskane knjige, tiskanje knjiga, papirnati tisak, tiskanje knjiga, tiskanje brošura, kalendari, sve vrste PVC-a, brošure proizvoda, bilješke, dječja knjiga, naljepnice, sve vrste specijalnih proizvoda za tiskanje u boji, kartama i slično.
Za više informacija molimo posjetite
http://www.joyful-printing.com. Samo ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
e-mail: info@joyful-printing.net
Prvo, Uvod
Kako se industrija tiska mijenja od analognog do digitalnog, problem precizne reprodukcije boja postao je kritičan. Moramo koristiti upravljanje bojama kako bismo osigurali bolje, brže i preciznije slike u boji. Kako bi se postigla uniformnost boja i neovisnost uređaja u procesu obrade slike, potrebno je provesti standardizirano i standardizirano upravljanje bojama.
Takozvano upravljanje bojama rješava problem pretvorbe slike između boja, tako da se boja slike minimizira tijekom čitavog postupka kopiranja. Osnovna ideja je najprije odabrati nezavisni referentni prostor boja, a zatim karakterizirati uređaj i konačno uspostaviti odnos između prostora boja svakog uređaja i nezavisnog referentnog prostora boja, tako da se podatkovna datoteka nalazi na svakom uređaju , Postoji jasan odnos između prijelaza. Iako je nemoguće da sve boje na različitim uređajima budu upravo iste, možete upravljati bojama kako biste osigurali da su većina boja iste ili slične kako bi se postigao dosljedan efekt kopiranja u boji.
Drugo, pretvorba prostora u boji
Pretvorba prostora u boji odnosi se na pretvaranje ili prikazivanje podataka o boji u jednom prostoru boja u odgovarajuće podatke u nekom drugom prostoru boja, tj. Korištenjem podataka u različitim prostorima boja koji predstavljaju istu boju. U ovom se radu prostor ovisnog o uređaju ovisno o uređaju pretvara u nezavisni prostor CIELab boja neovisan o uređaju. Svaki prostor boja povezan s uređajem može se izmjeriti i kalibrirati u prostoru CIELab boja. Ako različite boje povezane s uređajima odgovaraju istoj točki u prostoru boja CIELab, prijelaz između njih mora biti točan.
Postoji mnogo načina za pretvaranje prostora u boji. Ovaj rad uglavnom uvodi 3D interpolaciju tablice i regresiju polinoma.
1. Trodimenzionalna tablična interpolacija pretraživanja
Metoda trodimenzionalne tražene tablice trenutno je najčešće korišten algoritam za proučavanje pretvorbe prostora u boji. Osnovna ideja algoritma 3D tražilice jest dijeliti izvorni prostor boja u redovnu kocku. Poznato je podatak o osam vrhova svake kocke, a poznate točke svih izvorskih prostora čine trodimenzionalnu. Pretraživanje tablice. Kad se dodjeljuje bilo koju točku u izvornom prostoru, može se naći osam podatkovnih točaka koje su povezane s njom i oblikuju čvor male rešetke kocke, a osam vrhova male kocke interpolirano je kako bi se dobili podaci koji odgovaraju ciljnom prostoru.
Opća metoda tražene tablice koristi se u kombinaciji s metodom interpolacije i postaje trodimenzionalna metoda tražene tablice s interpolacijskim algoritmom. Ova se metoda može podijeliti u tri koraka:
1 segmentacija: razdjeljivanje izvornog prostora boja u određenom intervalu uzorkovanja za uspostavljanje trodimenzionalne tablice pretraživanja;
2 Pronađite: Za poznatu ulaznu točku, pretražite izvorni prostor i pronađite kocku koja se sastoji od osam gridova koji ga sadrže;
3 Interpolacija: Izračunajte vrijednosti boje na mrežama bez rešetaka u rešetki kockica.
Prema različitim metodama segmentacije izvornog prostora, zajednički interpolacijski algoritmi su: trolinarna interpolacija, interpolacija trokutastog prizma, interpolacija piramida i tetraedrijska interpolacija.
2. Polinoma regresije
Polinomična regresijska algoritam temelji se na pretpostavci da se pridruživanje prostora boja može procijeniti skupom istodobnih jednadžbi. Jedini nužan uvjet za algoritam polinoma regresije je taj da broj točaka u izvornom prostoru bude veći od broja stavki u odabranom polinomu. Fokus ovog algoritma je izračunavanje koeficijenata polinoma, a zatim zamijenite podatke izvornog prostora boja u polinom, a zatim se pretvoreni rezultat može dobiti prema jednadžbi.
Postoji mnogo različitih oblika polinoma. U ovom se radu koristi polinomi s brojem stavki od 6. Specifična ekspresija prikazana je u formuli (1).
Koeficijent ovog polinoma može se dobiti iz jednadžbe (2).
Izrazi u formuli (2) su transpozicija matrice kako je prikazano u formulama (3) i (4), a specifična ekspresija je prikazana formulom (5). Broj pojmova koji predstavljaju polinom u formuli (3) se uzima u ovoj temi; označava broj točaka odabranog izvornog prostora. U ovom se problemu dobivaju 216 bodova nakon šest razina segmentacije izvornog prostora (tj. Prostora RGB boja). Zato uzmi. Zapravo, za polinom s terminom broja 6, koeficijent polinoma može se dobiti uzimanjem.
U formuli (3), () su tri boje vrijednosti izvornog prostora, i () u formuli (4) je bilo koja od tri vrijednosti koje predstavljaju boju u ciljnom prostoru.
Polinoma regresijskog algoritma je jednostavna, jednostavna za implementaciju i ima dobar učinak pretvorbe; ali je točnost niska kada je broj stavki mali, kada je broj stavki prevelik, iznos izračuna je velik, a preciznost nije nužno visoka.
3. Razlika u boji
Prilikom procjene kvalitete reprodukcije boja i kontrole procesa reprodukcije boja, primjerice kod primjene upravljanja bojama i procjene boje ispisa, često je potrebno izračunati razliku u boji boje kako bi se postigla svrha kontrole boje. Trenutačno se u tiskarskoj industriji uobičajeno koristi prostor za uniformu boje CIE 1976 i njegova odgovarajuća razlika u boji. Specifičan izraz prikazan je u formuli (6).
Treće, proces realizacije
Prvo, ukratko je predstavljena operacijska platforma ove teme, koja se detaljno objašnjava metodom dobivanja podataka korištenih u ovoj temi i detaljnim koracima realizacije konverzije prostora u boji.
1. Operativna platforma
Operativni sustav koji se koristi u ovoj temi je Microsoft Windows XP, programsko okruženje je Visual C ++ 6.0, cijela se aplikacija temelji na MFC aplikacijskom okviru, a koriste se i OpenGL i OpenCV.
2. Prikupljanje podataka
Podaci su podijeljeni u dva dijela: modeliranje podataka i testni podaci. Podaci za modeliranje koriste se za izračunavanje koeficijenata polinoma. Testni podaci koriste se za analizu točnosti algoritma. Podaci o modeliranju i testni podaci iz izvornog prostora i ciljnog prostora su svi u Adobe Photoshopu. Prikupljeni.
2.1. Stjecanje podataka za modeliranje. Ova tema koristi šest razina jedinstvene segmentacije za prikupljanje bodova za modeliranje, a R, G i B uzimaju 0, 51, 102, 153, 204 i 255. Upišite vrijednosti R, G i B u beraču biranja PhotoShop-a i zabilježite vrijednosti L, a i b koje odgovaraju skupu vrijednosti i zabilježite ih u tekstu, kao što je prikazano na slici 1. Ukupno od 63 = 216 skupova vrijednosti.
Slika 1 Dobivanje podataka iz berača boja
2.2 Stjecanje testnih podataka Ova tema koristi nejednoliko segmentiranje na osam razina za prikupljanje testnih točaka. R, G i B zauzimaju 0, 36, 72, 108, 144, 180, 216, 255. Metoda stjecanja je ista kao gore, a ukupno se dobivaju 83 = 512 skupne vrijednosti.
3. Specifični koraci provedbe
Grafikon toka specifične provedbe ove teme prikazan je na slici 2.
Slika 2 Shema toka okvira
Kao što je prikazano na slici 2, konkretni koraci provedbe programa su sljedeći:
3.1 Najprije pokrenite Visual C ++ 6.0 i postavite okruženje Runtime OpenCV u MFC-u.
3.2 Pročitajte podatke o modeliranju.
3.3. Završetak izračuna polinomnih koeficijenata: prema formulama (3), (4), (5). Koeficijenti polinoma dobiveni su uzastopnim dobivanjem, i.
3.4 Pročitajte podatke o ispitivanju.
3.5 Nacrtajte trodimenzionalni prikaz u boji odgovarajućeg Lab modela nakon segmentacije osam stupnjeva RGB modela.
3.6 Donesite RGB vrijednosti svake točke dobivene od osam stupnjeva segmentacije u tri polinoma dobivene u koraku 3, i izračunajte vrijednosti L, a i b svake točke (u daljnjem tekstu izračunate vrijednosti) i tako pretvoriti RGB prostor boja za prostor boja za laboratorij polinoma regresije.
3.7 Kako bi se utvrdilo meritiranje ove metode pretvorbe prostora u boji, potrebno je procijeniti razliku u boji. Za svaku boju izmjerena vrijednost dobivena u koraku 4 dobiva se oduzimanjem izračunate vrijednosti dobivene u stupnju 6, a zatim se razlika u boji dobiva prema formuli 6, povisuje se histogram izvrsne raspodjele razlike, a razlika je u raspon različitih razlika u boji. udio.
Četvrto, prikaz rezultata i analiza
Prema posebnim koracima u prethodnom odjeljku, VC ++ 6.0 se koristi za ostvarivanje pretvorbe RGB u Lab prostor boje u PhotoShopu. Ovaj odjeljak uglavnom prikazuje prikazane rezultate programa i izvodi kratku analizu.
1. Prikaz rezultata
U ovom radu, odnos konverzije uspostavljen je šestom razinom uniformne segmentacije, a točnost ove metode je testirana upotrebom nejednolike segmentacije na osam razina. Skenira se histogram raspodjele razlike u boji i broji se razlika u boji. Glavno sučelje provedbe programa prikazano je na slici 3.
Slika 3 RGB do CIELab sučelje tijela pretvorbe prostora u boji
Histogram raspodjele razlike u boji i povezani statistički podaci prikazani su na slici 4.
Slika 4 Sučelje statističkih podataka o razlikama u boji
Trodimenzionalni prikaz boja odgovarajućeg Lab modela nakon segmentacije osam stupnjeva RGB modela prikazan je na slici 5. Nakon što je RGB model podijeljen na osam razina, metoda polinomske regresije koristi se za pretvaranje u trodimenzionalnu boju pregled modela Lab prostor boja, kao što je prikazano na slici 6.
Slika 5 Trodimenzionalni prikaz boja na prostoru Lab boja nakon razmaka RGB prostora u osam razina
Slika 6 Trodimenzionalni prikaz boja pretvoren je u prostor boja Lab nakon razdvajanja RGB prostora boja u osam razina
2. Analiza i sažetak rezultata
Kao što je prikazano na SL. 4, maksimalna razlika u boji nakon pretvorbe prostora boja od 512 boja iznosi 28, a raspodjela razlike u boji nije ujednačena u cjelini.
Prema statistikama, postoji 74 boja u rasponu od 0 do 5, što čini 14,45% od ukupnog broja; 264 boja u rasponu od 5-10, što čini 51,56% od ukupnog broja; raspon razlika u boji iznosi između 10 i 15. 157 boja, što čini 30,66% od ukupnog iznosa; kromatski aberacija kretala se od 15 do 20 s 13 boja, što čini 2,54% od ukupnog broja; razlika u boji veća od 20 za 4 boje, što čini 0,78% od ukupnog broja, a podaci pokazuju razliku u boji Među četiri boje veće od 20, čisto plava (0,0,255) i čista zelena (0,255,0) imaju najveću razliku u boji, a ostale dvije boje imaju razliku u boji manjoj od 21. Za ove 512 boja, razlika u boji iznosi najviše 28, minimalna je 0, a prosječna razlika u boji je 9. Općenito, raspon kromatskih aberacija uglavnom je koncentriran između 5 i 15 godina.
Uspoređujući sliku 5 sa slikom 6, možemo pronaći da je prostor za RGB boja pretvoren u laboratorijski prostor boja pomoću polinomske regresijske metode koja je slična formi modela Lab prostor boja dobiven testom, što pokazuje da su dobiveni rezultati po ovoj temi su idealni.
V. Sažetak
Može se vidjeti da je upotreba polinoma regresije za obavljanje pretvorbe prostora u boji relativno točna. Polinom različitih brojeva stavki može se koristiti za usporedbu rezultata pretvorbe istog izvornog prostora na isti ciljni prostor; time pronalaženje optimalnog broja polinoma u procesu pretvaranja izvornog prostora u ciljni prostor. Stoga je potrebno daljnje istraživanje na ovoj temi.