本發(fā)明涉及呈色控制，具體涉及一種用于控制數(shù)碼打印的呈色設(shè)備進行呈色的控制方法。

背景技術(shù)：

1、呈色設(shè)備是指用于生成、顯示或打印顏色的設(shè)備，這些設(shè)備能夠?qū)⒃紙D像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們能夠看到的色彩，呈色設(shè)備的核心功能是確保圖像色彩的準(zhǔn)確再現(xiàn)。數(shù)碼打印是現(xiàn)代印刷技術(shù)的一種，它與傳統(tǒng)的印刷方法不同，采用數(shù)字化的圖像數(shù)據(jù)直接驅(qū)動打印機進行打印。

2、在傳統(tǒng)方法中，顏色轉(zhuǎn)換往往依賴于簡單的色彩模型，且缺乏精準(zhǔn)的顏色匹配機制，rgb和cmyk色域之間的轉(zhuǎn)換不夠精確，可能導(dǎo)致顏色偏差，尤其是當(dāng)打印機的色彩能力不足時，顏色的再現(xiàn)不如預(yù)期；且傳統(tǒng)方法通常依賴人工調(diào)配油墨或基于簡單的油墨庫進行配色，盡管一些設(shè)備有內(nèi)置的色庫，但這些庫通常并未經(jīng)過充分優(yōu)化，且在遇到特殊或復(fù)雜顏色時，往往需要人工介入調(diào)配；并且在傳統(tǒng)的打印過程中，通常每個像素的油墨配方是單獨進行計算和噴射的，而沒有精確控制油墨的使用。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，提供一種用于控制數(shù)碼打印的呈色設(shè)備進行呈色的控制方法。

2、解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種用于控制數(shù)碼打印的呈色設(shè)備進行呈色的控制方法，包括：

3、獲取待呈色圖像，獲取所述待呈色圖像中每個像素點的rgb顏色數(shù)據(jù)，將所述待呈色圖像中每個像素點的rgb顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為lab顏色數(shù)據(jù)；

4、基于預(yù)先訓(xùn)練好的顏色轉(zhuǎn)換模型將所述待呈色圖像中每個像素點的lab顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為cmykw顏色數(shù)據(jù)；

5、將所述待呈色圖像中每個像素點的cmykw顏色數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的油墨數(shù)據(jù)庫進行匹配，若所述cmykw顏色數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的油墨數(shù)據(jù)庫相匹配，則得到相匹配的所述待呈色圖像中每個像素點所對應(yīng)的油墨配方；

6、若所述cmykw顏色數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的油墨數(shù)據(jù)庫不匹配，基于預(yù)先訓(xùn)練好的油墨配色模型對未匹配的所述待呈色圖像中每個像素點的cmykw顏色數(shù)據(jù)進行油墨配色，以得到未匹配的所述待呈色圖像中每個像素點所對應(yīng)的油墨配方；

7、將所述待呈色圖像中每個像素點所對應(yīng)的油墨配方按照所述像素點在所述待呈色圖像中的位置進行排序，以得到所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列；

8、基于所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列控制所述呈色設(shè)備進行呈色。

9、優(yōu)選的，將所述待呈色圖像中每個像素點的rgb顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為lab顏色數(shù)據(jù)，包括：

10、對所述待呈色圖像中每個像素點的rgb顏色數(shù)據(jù)進行線性化，以得到所述待呈色圖像中每個像素點的線性rgb顏色數(shù)據(jù)，其中，所述rgb顏色數(shù)據(jù)的線性化公式如下：

11、；

12、其中，表示線性單通道顏色數(shù)據(jù)，表示單通道顏色數(shù)據(jù)；

13、計算所述待呈色圖像中每個像素點的線性rgb顏色數(shù)據(jù)的三維坐標(biāo)，其中，所述線性rgb顏色數(shù)據(jù)的三維坐標(biāo)的計算公式如下：

14、；

15、其中，表示線性rgb顏色數(shù)據(jù)的三維坐標(biāo)，、和表示r、g和b通道顏色數(shù)據(jù)；

16、基于所述待呈色圖像中每個像素點的線性rgb顏色數(shù)據(jù)的三維坐標(biāo)將所述線性rgb顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為lab顏色數(shù)據(jù)。

17、優(yōu)選的，所述顏色轉(zhuǎn)換模型采用改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于優(yōu)化算法對所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，以得到改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將所述待呈色圖像中每個像素點的rgb顏色數(shù)據(jù)的r、g和b通道顏色數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，所述顏色轉(zhuǎn)換模型輸出所述待呈色圖像中每個像素點的cmykw顏色數(shù)據(jù)的c、m、y、k和w通道顏色數(shù)據(jù)。

18、優(yōu)選的，基于優(yōu)化算法對所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，以得到改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

19、隨機初始化個體種群，每個個體的位置表示bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每種權(quán)重系數(shù)和偏置系數(shù)的組合；

20、對于每個個體所代表的權(quán)重和偏置值組合，通過前向傳播計算所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與實際目標(biāo)之間的誤差計算個體的適應(yīng)度，其中，所述適應(yīng)度為均方誤差；

21、隨機生成一個位置更新系數(shù)，所述位置更新系數(shù)為常數(shù)，范圍為0至1，判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否大于預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)閾值，并判斷所述位置更新系數(shù)是否大于0.5，若當(dāng)前迭代次數(shù)大于預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)且位置更新系數(shù)大于0.5，則通過第一位置公式對所述個體的位置進行更新，若當(dāng)前迭代次數(shù)大于預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)且位置更新系數(shù)不大于0.5，則通過第二位置公式對所述個體的位置進行更新，若當(dāng)前迭代次數(shù)不大于預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)且位置更新系數(shù)大于0.5，則通過第三位置公式對所述個體的位置進行更新，若當(dāng)前迭代次數(shù)不大于預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)且位置更新系數(shù)不大于0.5，則通過第四位置公式對所述個體的位置進行更新；

22、基于所有個體的更新位置獲取最優(yōu)個體，并判斷訓(xùn)練誤差是否達到收斂值或迭代次數(shù)是否達到最大值，若訓(xùn)練誤差達到收斂值或迭代次數(shù)達到最大值，則迭代結(jié)束并輸出所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置值組合，否則迭代次數(shù)加1。

23、優(yōu)選的，所述個體的初始化公式如下：

24、；

25、其中，表示第次迭代時個體的位置，表示搜索空間的下界，表示搜索空間的上界，表示產(chǎn)生的0至1內(nèi)的隨機數(shù)；

26、所述第一位置公式的表達式如下：

27、；

28、其中，表示第次迭代時個體的第一位置，表示當(dāng)前最優(yōu)個體的位置，表示當(dāng)前迭代次數(shù)，表示總迭代次數(shù)，表示第次迭代時當(dāng)前個體的位置平均值，表示位置更新系數(shù)；

29、所述第二位置公式的表達式如下：

30、；

31、其中，表示第次迭代時個體的第二位置，表示levy飛行分布函數(shù)，表示第次迭代時當(dāng)前個體的最差位置；

32、所述第三位置公式的表達式如下：

33、；

34、其中，表示第次迭代時個體的第三位置，和表示固定為0至1的開發(fā)調(diào)整參數(shù)；

35、所述第四位置公式的表達式如下：

36、；

37、其中，表示第次迭代時個體的第四位置，表示平衡搜索策略的質(zhì)量函數(shù)，表示運動系數(shù)，表示飛行斜率，且，表示隨機數(shù)，，且。

38、優(yōu)選的，所述油墨配色模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中，所述輸入層用于輸入c、m、y、k和w通道顏色數(shù)據(jù)，所述輸入層的神經(jīng)元數(shù)量為5，所述隱藏層的層數(shù)為1，所述隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量為20，所述輸出層用于輸出各油墨種類和濃度，所述輸出層的神經(jīng)元數(shù)量為2。

39、優(yōu)選的，所述輸出層的輸出表達式如下：

40、；

41、其中，表示第個神經(jīng)元的輸出，表示隱藏層各神經(jīng)元節(jié)點與輸出層各神經(jīng)元節(jié)點之間的連接權(quán)重，表示隱藏層的輸出，表示輸出層各神經(jīng)元節(jié)點的偏置，表示purelin函數(shù)，且，表示tanh函數(shù)，表示輸入層各神經(jīng)元節(jié)點與隱藏層各神經(jīng)元節(jié)點之間的連接權(quán)重，表示輸入層的輸入，表示隱藏層各神經(jīng)元節(jié)點的偏置。

42、優(yōu)選的，將所述待呈色圖像中每個像素點所對應(yīng)的油墨配方按照所述像素點在所述待呈色圖像中的位置進行排序，以得到所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列，包括：

43、對所述待呈色圖像中的每個像素點記錄其在所述待呈色圖像中的位置；

44、基于所述像素點在所述待呈色圖像中的位置，將每個像素點對應(yīng)的油墨配方按位置順序排列，以得到油墨配方排序序列；

45、基于預(yù)設(shè)的滑動窗口在所述油墨配方排序序列中進行滑動，判斷所述滑動窗口中是否存在相同的油墨配方；

46、若所述滑動窗口中存在相同的油墨配方，則對所述油墨配方排序序列進行更新，以得到油墨配方序列；

47、若所述滑動窗口中不存在相同的油墨配方，則繼續(xù)將所述滑動窗口在所述油墨配方排序序列中進行滑動。

48、優(yōu)選的，若所述滑動窗口中存在相同的油墨配方，則對所述油墨配方排序序列進行更新，以得到油墨配方序列，包括：

49、將所述滑動窗口中所述相同的油墨配方進行重疊；

50、在所述相同的油墨配方中添加所代表的所述待呈色圖像中相應(yīng)的像素點，以得到油墨配方序列。

51、優(yōu)選的，基于所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列控制所述呈色設(shè)備進行呈色，包括：

52、遍歷所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列；

53、當(dāng)未遍歷到所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列中重疊部分時，則逐像素點的控制所述呈色設(shè)備進行呈色；

54、當(dāng)遍歷到所述待呈色圖像所對應(yīng)的油墨配方序列中重疊部分，則跳躍重疊部分之間的像素點控制所述呈色設(shè)備進行呈色。

55、本發(fā)明的有益效果如下：（1）本發(fā)明通過將待呈色圖像的rgb顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為lab顏色數(shù)據(jù)，再基于預(yù)先訓(xùn)練好的顏色轉(zhuǎn)換模型將lab顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為cmykw顏色數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更加準(zhǔn)確的顏色再現(xiàn)，且使用預(yù)設(shè)的油墨數(shù)據(jù)庫進行cmykw顏色數(shù)據(jù)的匹配，保證了油墨配方的精確性，尤其對于常見顏色，能夠直接得到與油墨數(shù)據(jù)庫匹配的配方，減少了配色誤差；（2）本發(fā)明通過對于未匹配的顏色數(shù)據(jù)，使用預(yù)先訓(xùn)練的油墨配色模型進行智能配色，這不僅能提高配色的準(zhǔn)確性，還能大幅減少人工干預(yù)，特別是在復(fù)雜或特殊顏色的情況下，避免了重復(fù)的人工調(diào)配過程，且通過對油墨配方序列進行排序，并根據(jù)相鄰像素的油墨配方是否一致來決定是否跳過呈色，可以避免重復(fù)呈色的冗余操作，這樣可以大幅提升效率；（3）本發(fā)明能夠根據(jù)圖像中的油墨配方序列控制呈色設(shè)備，精準(zhǔn)地為每個像素點提供所需的油墨配方，并根據(jù)配方的變化進行優(yōu)化操作，逐個像素點的呈色操作適用于大多數(shù)復(fù)雜圖像，而在重復(fù)顏色區(qū)域時能夠?qū)崿F(xiàn)跳躍操作，提升打印速度，且通過精確控制每個像素點的油墨配方，可以避免過多的油墨浪費，節(jié)約了成本。