一種數(shù)字圖像的分色處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種數(shù)字圖像文件的分色處理方法，該方法步驟為：步驟S1：讀取數(shù)字圖像文件，將數(shù)字圖像文件的顏色空間轉(zhuǎn)化為CMYK顏色空間；步驟S2：讀取設(shè)定的顏色密度曲線參數(shù)，根據(jù)顏色密度曲線參數(shù)對數(shù)字圖像文件進行重映射校正，獲得校正后的數(shù)字圖像文件；步驟S3：對校正后的數(shù)字圖像文件進行分割，獲得不同顏色通道數(shù)據(jù)；步驟S4：對各顏色通道數(shù)據(jù)進行噪聲調(diào)制的光柵圖像處理，獲得噪聲調(diào)制的光柵圖像處理后的點陣數(shù)據(jù)；步驟S5：將噪聲調(diào)制的光柵圖像處理后的數(shù)據(jù)生成點陣文件。采用本發(fā)明，可有效地減少印刷品中出現(xiàn)的輪廓效應和人工結(jié)構(gòu)。
【專利說明】一種數(shù)字圖像的分色處理方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字圖像分色處理方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在數(shù)字印刷【技術(shù)領(lǐng)域】，為了將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)化為印刷設(shè)備可輸出的點陣文件格式， 需要將數(shù)字圖像進行分色處理。印刷上通常采用四色印刷方法，因此，先將原圖顏色空間轉(zhuǎn) 化為CMYK顏色空間，然后對圖像的灰度級進行校正，接著進行光柵圖像處理過程。
[0003] 隨著精密加工技術(shù)以及高速控制電路的發(fā)展，通過控制噴頭出墨量來改變墨點 深度的變墨點技術(shù)日趨成熟。原先只能輸出兩級灰度的噴墨打印機逐漸被可以輸出多級 灰度的新型打印機所代替。目前主要的光柵圖像處理技術(shù)有點處理、鄰域處理以及迭代優(yōu) 化三類。其中點處理的數(shù)學運算僅涉及當前像素點，因而有著運算量小、易于并行化等優(yōu) 點。許多對速度要求比較高的場合下均采用這種處理方法。但這種方法由于其本身的剛 性有規(guī)律結(jié)構(gòu)很容易造成圖像的結(jié)構(gòu)性贗像，在精度要求較高的場合并不適用。迭代優(yōu)化 技術(shù)結(jié)合人類視覺感知模型，通過構(gòu)造數(shù)字圖像和點陣數(shù)據(jù)的評估函數(shù)，利用優(yōu)化技術(shù)尋 求最優(yōu)的光柵圖像處理結(jié)果。利用優(yōu)化方法生成的點陣數(shù)據(jù)有著目前為止所有的光柵圖 像處理技術(shù)中最好的效果，但由于迭代過程中每個像素點的改變都需要計算一次評估函 數(shù)，造成了巨大的計算量，嚴重制約了實際場合的應用，一般只用來對其他算法進行效果評 估。而以誤差擴散為代表的鄰域處理技術(shù)以其優(yōu)良的視覺效果和適中的計算量被認為是最 有前景的實用性光柵圖像處理技術(shù)。為了進行多色調(diào)誤差擴散，Kang(KangHR.Digital colorhalftoning[C]//ProceedingsofSPIE.Bellingham：SocietyofPhoto-Optical InstrumentationEngineersPress，1999，PM68:460_462)在誤差擴散中引入多級量化 器實現(xiàn)多級閾值分解，但這種簡單的拓展在中間調(diào)附近產(chǎn)生了嚴重的輪廓效應和人工結(jié) 構(gòu)，國內(nèi)劉真教授提出了一種減弱輪廓效應和人工結(jié)構(gòu)的方法（劉真，劉長鑫，嚴愛國， 楊晟煒.MED數(shù)字半色調(diào)圖像中偽輪廓現(xiàn)象的修正方法研究[J].包裝工程，2012,09 : 117-119+125.)，但該方法需要多次迭代掃描數(shù)字圖像文件，造成運算復雜度過高，在處理 大型數(shù)字圖像文件時時間消耗過大。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] (一）要解決的技術(shù)問題
[0005] 為了解決現(xiàn)有分色技術(shù)中存在的輪廓效應以及人工結(jié)構(gòu)問題，同時保證運算效 率，本發(fā)明的目的是提供一種數(shù)字圖像文件的分色處理方法。
[0006] (二）技術(shù)方案
[0007] 為了達成所述目的，本發(fā)明提供一種數(shù)字圖像文件的分色方法，該方法包括步驟 如下：
[0008] 步驟S1 :讀取數(shù)字圖像文件，將數(shù)字圖像文件的顏色空間轉(zhuǎn)化為CMYK顏色空間；
[0009] 步驟S2 :讀取設(shè)定的顏色密度曲線參數(shù)，根據(jù)顏色密度曲線參數(shù)對數(shù)字圖像文件 進行重映射校正，獲得校正后的數(shù)字圖像文件；
[0010] 步驟S3 :對校正后的數(shù)字圖像文件進行分割，獲得不同顏色通道數(shù)據(jù)；
[0011] 步驟S4 :對各顏色通道數(shù)據(jù)進行噪聲調(diào)制的光柵圖像處理，獲得噪聲調(diào)制的光柵 圖像處理后的點陣數(shù)據(jù)；
[0012] 步驟S5 :將噪聲調(diào)制的光柵圖像處理后的數(shù)據(jù)生成點陣文件。
[0013] (三）有益效果
[0014] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于：
[0015] (1)本發(fā)明能夠自動判別數(shù)字圖像文件的類型以及數(shù)字圖像文件所屬的顏色空 間，自動將非CMYK顏色空間的數(shù)字圖像文件轉(zhuǎn)化為CMYK顏色空間的數(shù)字圖像文件，整個轉(zhuǎn) 化過程無需人工干預。
[0016] (2)本發(fā)明能夠自動對數(shù)字圖像文件進行顏色校正，用戶只需要提供顏色密度曲 線參數(shù)即可，無需用戶根據(jù)顏色密度曲線參數(shù)人工校正數(shù)字圖像文件顏色，有效提高了數(shù) 字圖像文件分色效率。
[0017] (3)本發(fā)明中的噪聲調(diào)制的光柵圖像處理方法采用噪聲調(diào)制參數(shù)對量化過程引 入了隨機性擾動，從而在單次光柵圖像處理過程中即可有效減少輪廓效應以及人工結(jié)構(gòu)， 而不像傳統(tǒng)方法通過多次掃描數(shù)字圖像文件來減少輪廓效應和人工結(jié)構(gòu)，減少了運算復雜 度，提高了分色效率。
[0018] (4)本發(fā)明中的噪聲調(diào)制的光柵圖像處理方法采用可變的誤差濾波器系數(shù)，濾波 器系數(shù)采用遺傳算法選取最優(yōu)系數(shù)，而不是如傳統(tǒng)方法采用固定的誤差濾波器系數(shù)，因而 對數(shù)字圖像文件的每一個灰度級均能做到最優(yōu)的光柵圖像處理。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明數(shù)字圖像文件的分色處理流程圖；
[0020] 圖2為光柵圖像處理算法流程圖；
[0021] 圖3為光柵圖像處理算法中噪聲調(diào)制參數(shù)計算流程圖；
[0022] 圖4為利用遺傳算法計算誤差濾波器系數(shù)的流程圖；
[0023] 圖5為常規(guī)光柵圖像處理算法輸出結(jié)果和本發(fā)明輸出結(jié)果對比圖。

【具體實施方式】
[0024] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照 附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。
[0025] 請參閱圖1示出本發(fā)明數(shù)字圖像文件的分色方法的流程圖，該方法包括具體步驟 如下：
[0026] 步驟S1 :讀取數(shù)字圖像文件，將數(shù)字圖像文件的顏色空間轉(zhuǎn)化為CMYK顏色空間； 所述讀取數(shù)字圖像文件是根據(jù)數(shù)字圖像文件后綴及數(shù)字圖像文件頭確定數(shù)字圖像文件的 類型，再根據(jù)數(shù)字圖像文件的類型確定數(shù)字圖像文件的顏色空間，所述數(shù)字圖像文件的類 型為彩色圖、灰度圖等；所述顏色空間為RGB顏色空間、CMYK顏色空間等，所述CMYK顏色空 間為青、品紅、黃、黑四個顏色通道，CMYK的變化以及它們相互之間的減色來得到各式各樣 的顏色；RGB顏色空間為紅綠藍三個顏色通道，RGB的變化以及它們相互之間的疊加來得到 各式各樣的顏色。
[0027] 如果數(shù)字圖像文件不是CMYK顏色空間則需要進行顏色空間轉(zhuǎn)化，獲得CMYK顏色 空間的數(shù)字圖像文件；如果數(shù)字圖像文件的顏色空間為CMYK顏色空間，則無需轉(zhuǎn)化。
[0028] 所述顏色空間轉(zhuǎn)化步驟主要包括：
[0029] 步驟S11 :利用色彩模型，將原始顏色空間轉(zhuǎn)化到的Lab顏色空間，所述Lab顏色 空間是在1931年國際照明委員會制定的顏色度量國際標準的基礎(chǔ)上建立起來的。1976年， 經(jīng)修改后被正式命名為CIELab。它是一種設(shè)備無關(guān)的顏色系統(tǒng)，也是一種基于生理特征的 顏色系統(tǒng)；
[0030] 步驟S12 :利用多元線性回歸模型將Lab顏色空間的數(shù)字圖像文件轉(zhuǎn)化為CMYK顏 色空間的數(shù)字圖像文件。
[0031] 步驟S2 :讀取設(shè)定的顏色密度曲線參數(shù)，根據(jù)顏色密度曲線參數(shù)對數(shù)字圖像文 件進行重映射校正，獲得校正后的數(shù)字圖像文件；所述顏色密度曲線參數(shù)是第三方供應商 提供的參數(shù)文件；所述重映射校正是根據(jù)墨水曲線內(nèi)不同灰度級映射關(guān)系，將已經(jīng)轉(zhuǎn)化為 CMYK顏色空間的圖像灰度級逐級進行校正，得到校正后的數(shù)字圖像文件。
[0032] 步驟S3 :對校正后的數(shù)字圖像文件進行分割，獲得不同顏色通道數(shù)據(jù)；
[0033] 步驟S4 :對各顏色通道數(shù)據(jù)進行噪聲調(diào)制的光柵圖像處理，得到噪聲調(diào)制的光柵 圖像處理后的點陣數(shù)據(jù)；
[0034] 請參閱圖2示出噪聲調(diào)制參數(shù)的光柵圖像處理包括以下步驟：
[0035] 步驟S41 :按照蛇形掃描遍歷數(shù)字圖像文件中的每一個像素點，設(shè)位于（m，n)位置 的像素值為u(m,n);
[0036] 步驟S42 :利用噪聲調(diào)制參數(shù)值對像素值u(m，n)進行噪聲調(diào)制，調(diào)制后的像素值 u/ (m，n)進入量化器量化，獲得位于（m，n)位置處的點陣數(shù)據(jù)g(m，n);獲得噪聲調(diào)制參數(shù) 值的步驟是利用數(shù)字圖像文件和噪聲調(diào)制的光柵圖像處理得到的點陣數(shù)據(jù)的加權(quán)均方誤 差系數(shù)均衡獲取噪聲調(diào)制參數(shù)值。其中，所述加權(quán)均方誤差系數(shù)Q定義為：

【權(quán)利要求】
1. 一種數(shù)字圖像文件的分色處理方法，包括步驟如下： 步驟Sl :讀取數(shù)字圖像文件，將數(shù)字圖像文件的顏色空間轉(zhuǎn)化為CMYK顏色空間； 步驟S2 :讀取設(shè)定的顏色密度曲線參數(shù)，根據(jù)顏色密度曲線參數(shù)對數(shù)字圖像文件進行 重映射校正，獲得校正后的數(shù)字圖像文件； 步驟S3 :對校正后的數(shù)字圖像文件進行分割，獲得不同顏色通道數(shù)據(jù)； 步驟S4 :對各顏色通道數(shù)據(jù)進行噪聲調(diào)制的光柵圖像處理，獲得噪聲調(diào)制的光柵圖像 處理后的點陣數(shù)據(jù)； 步驟S5 :將噪聲調(diào)制的光柵圖像處理后的數(shù)據(jù)生成點陣文件。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述數(shù)字圖像文件后綴及數(shù)字圖像 文件頭確定數(shù)字圖像文件的類型，再根據(jù)數(shù)字圖像文件的類型確定數(shù)字圖像文件的顏色空 間。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述數(shù)字圖像文件的顏色空間本身即為 CMYK顏色空間，則無需轉(zhuǎn)化，所述數(shù)字圖像文件不是CMYK顏色空間，則需要轉(zhuǎn)化為CMYK顏 色空間。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述重映射校正是根據(jù)顏色密度曲線參 數(shù)內(nèi)不同灰度級映射關(guān)系，將CMYK顏色空間的圖像灰度級逐級校正。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪聲調(diào)制的光柵圖像處理步驟包括： 步驟S41 :按照蛇形掃描遍歷數(shù)字圖像文件中的每一個像素點，設(shè)位于（m，n)位置的像 素值為u(m, η); 步驟S42 :利用噪聲調(diào)制參數(shù)值對像素值u(m，η)進行噪聲調(diào)制，調(diào)制后的像素值 u' (m，η)進入量化器量化，獲得位于（m，η)位置處的點陣數(shù)據(jù)g(m，η); 步驟S43 :設(shè)定點陣數(shù)據(jù)g(m，η)與像素值u(m，η)之間的誤差值為e(m，η)，將誤差值 e(m，n) = g(m，n)-U (m，η)送入誤差濾波器，生成多個誤差值，并將這些誤差值擴散至周圍 像素點； 步驟S44 :判斷像素點（m，n)是否為數(shù)字圖像文件的最后一個像素點，如果是數(shù)字圖像 文件的最后一個像素點，則該顏色通道的噪聲調(diào)制的光柵圖像處理過程結(jié)束；如不是數(shù)字 圖像文件的最后一個像素點，則向后移動一個像素點，進入步驟S41。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述噪聲調(diào)制參數(shù)值是利用數(shù)字圖像文 件和噪聲調(diào)制的光柵圖像處理得到的點陣數(shù)據(jù)的加權(quán)均方誤差系數(shù)均衡獲取。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述加權(quán)均方誤差系數(shù)Q定義為：
公式1中（m，n)、(m'，n')為坐標位置；f代表數(shù)字圖像、g代表噪聲調(diào)制的光柵圖像 處理所得到的點陣數(shù)據(jù)、#代表經(jīng)過人類視覺模型處理的點陣數(shù)據(jù)；HV δ為人類視覺模型。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述人類視覺模型采用標準差為0. 85的 11X11的高斯濾波矩陣進行近似。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：所述誤差濾波器是利用遺傳算法 獲取的具有最優(yōu)系數(shù)的誤差濾波器，所述遺傳算法中的評估函數(shù)C為：
公式2中g(shù)代表數(shù)字圖像文件灰度級；w為權(quán)重；δ (g)為邊界函數(shù)；ph，Pv分別為噪聲 調(diào)制的光柵圖像處理得到的點陣數(shù)據(jù)的水平方向和垂直方向的徑向平均功率譜密度，P為 點陣數(shù)據(jù)功率譜密度，Nh，N v為以f；為半徑，范圍在[?；- Λ r/2, ?；+ Λ r/2]，水平方向和垂直 方向上功率譜密度的采樣點數(shù)量；為點陣數(shù)據(jù)最小位移A1為P h、Pv的余弦相似度；Pf 為數(shù)字圖像文件利用直接二值搜索算法得到的點陣數(shù)據(jù)的徑向平均功率譜密度；Pg為當前 誤差濾波器系數(shù)下噪聲調(diào)制的光柵圖像處理得到的點陣數(shù)據(jù)的徑向平均功率譜密度；C 2為 Pf、Pg的余弦相似度。
【文檔編號】G06T7/40GK104392470SQ201410734166
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月4日
【發(fā)明者】胡建華, 王云寬, 王欣波, 吳少泓, 鄭軍, 秦曉飛, 陸浩, 劉娜, 蘇婷婷, 張好劍 申請人:中國科學院自動化研究所