一种ICCprofile色表测量数据优化方法及其构建方法与流程

本申请涉及一种涉及色彩管理中，对测色仪采集的色表测量数据采用多维度样条拟合优化的方法及用上述方法得到的数据生成iccprofile文件，主要用于色彩输入、输出、显示设备的颜色转换。

背景技术：

颜色复制加工企业在实际经营中为了在不同的设备得到准确一致的颜色，需要进行色彩管理。色彩管理的目的是为了实现不同设备之间的颜色变换、调整，达到呈色的一致性。由于不同的设备利用不同的颜色空间，呈现在不同设备上的对象需要进行颜色空间的转换，将rgb图转换为cmyk图，看起来非常简单，实则相当复杂。目前国际上广泛使用的颜色管理规范是国际色彩联盟(icc)的颜色管理，icc定义了规范化的参考空间和描述文件(profile)的格式，颜色在设备间传递主要有三个重要步骤:1)设备校准、2)设备特性化、3)颜色转换。

色彩管理其核心是建立设备颜色空间与设备无关的颜色空间(如cielab)之间建立双向的颜色映射关系，记录设备的色域特性，实现设备颜色与设备无关的颜色之间的变换，其过程首先要获得一定数量色块相应的设备空间值和三刺激值。常用的方法是，在设备颜色空间按一定规律生成颜色色靶，打印机(如数码印花设备)根据色靶图输出颜色，通过测色仪器测量输出后的色靶数据，得到色靶的设备无关的颜色数据(如ciexyz、cielab等)。设备的输出数据目前只能基于测色仪测量实现，但目前的测量手段限制得到的数据存在较大误差。

其次对于一些需要高精度的颜色复制加工来说(如纺织数码印花中对颜色的饱和度和准确性要求较高)，标准的cmyk4色墨水已经不能满足，为了提高颜色的丰富程度已经大量使用6色、8色打印，设备颜色空间也相应的由3维(rgb)、4维(cmyk)增加到n维(n>4)。随着设备颜色空间维度增加，所需测量色靶的数目也大大增加，其带来的结果是测量工作繁重，计算量大，并且相互之间映射关系更加复杂，相应的误差也增加，最终导致颜色复制加工结果与预期效果不一致。

尤其在数码印花的颜色复制加工领域中，除了测量仪器和测量方法的误差外，更大的误差来自其复杂的呈色过程--墨点重叠和最大墨量问题，使得打印出来的颜色并不完全遵照颜色的呈色规律，特别是图像暗部高墨量部分，颜色跳变严重、甚至出现规律反演。如果仅用测量来的色靶数据直接进行设备特性化，当测量数据呈色规律出现跳变和反演时，输出图像暗部颜色色光不准、明暗跳变严重，产生所谓的“色疤”、“敏感色”等问题，测量的数据出现较大失真，不符合预期的混色规律。

综上所述色彩管理中对于测量数据的优化成为一个有待解决的问题。

技术实现要素：

本申请解决的技术问题是克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种基于多维度样条拟合对一堆原始色靶测量数据给予优化的方法，并应用于iccprofile文件构建。优化后，能够减少误差，相比优化前的数据，优化后的数据对设备的颜色特性描述更加准确，使得打印设备颜色空间与标准颜色空间的对应转换误差更小。

本发明解决上述技术问题的主要原理是：在多通道设备颜色空间中，如果只有单一通道数据按比例变化，其他通道保持不变，在设备颜色空间中形成一条符合线性关系的线段，则该线段映射到测量颜色空间中，根据呈色规律，会形成一条连续平滑的曲线。因此只要取多通道设备颜色空间中任一色靶点，在设备颜色空间中枚举出所有过该色靶点的颜色线段(简称线段，在3维及以上的空间中，过一点可以找出多条线段，例如对于一个3x3x3立方体空间，存在有16条过中心点的3点直线)，然后在测量颜色空间中，判断上述每条颜色线段上色靶点的对应测量点是否落在某一连续平滑的曲线上，就可以判断色靶点的测量数据是否误差过大。

由于b样条曲线具有c^2光滑，且具有局部性，凸包性，几何不变性等的特征，因此本发明中的连续光滑曲线采用b样条曲线。由于存在以下可能性：颜色线段上色靶点对应的测量点在某一维度方向上误差较大，而在另一维度方向上误差又较小。因此本发明采用对颜色线段上色靶点对应的测量点在多维度不同方向上进行b样条曲线拟合逼近的方法，求出测量点在多个维度方向上的多个拟合点，根据拟合点的权重系数求出多个维度方向上的优化值，推导出测量数据在测量空间最大概率接近真值数据的优化值。

本发明基于多维度样条拟合的色彩管理色表测量数据优化方法的关键步骤：

1、设计色靶图。在打印设备颜色空间中设计一些色靶关键点，色靶点分两类:色靶普通点和色靶关键点。由于打印设备的颜色空间采用cmyk颜色空间，因此色靶普通点为cmyk的不同比例的组合。色靶关键点是选取具有一定代表性的cmyk的不同比例的组合，其代表性指颜色明度极值，饱和度极值，以及灰度等颜色特性信息，属于色靶点的一部分，构建冗余的色靶关键点数据，冗余数在3～5之间，保证关键色靶点在测量仪器测量色靶中能够多次被测量到，为提高测量时的可靠性，冗余的关键点随机均匀分布在色表图中；

2、打印设备打印色表图；

3、利用测色仪测量打印后的色表图中的每个色块，得到测量数据(未优化的标准颜色空间数据)，包含每个色靶普通点的测量数据和冗余的色靶关键点测量数据；

4、提取测量数据，对于色靶关键点，在冗余的关键点的测量数据中去除与该色靶关键点测量数据平均值偏差最大的，取余下的平均数作为关键点测量数据(将其视为最大概率接近真值的关键点数据)，无需再次优化，并作为其他色靶普通点测量数据的参照基准。得到所有色靶普通点和已优化的色靶关键点数据；

5、提取打印设备颜色空间色靶点特征。在设备颜色空间中枚举所有过色靶点的符合线性关系的颜色线段，记为颜色线段集合，并且记录每条颜色线段上的测量数据；

6、计算色靶普通点测量数据的权重系数，权重系数包含点权重系数和线权重系数。计算测量数据在其中一条颜色线段上的权重系数方法如下：求出测量数据所在切平面的法向量vi，并求出该线段上的其他测量数据的切平面的法向量vn。求出法向量vi与其他法向量vn的夹角。夹角反映出测量数据的在该维度方向的偏向和偏向大小。若偏向与线段上其他点的偏向相反，点权重系数越小，夹角越小，点权重系数越大。线权重系数计算方法如下：求该线段上所有测量数据的点权重系数之和取平均值，计算得到的平均值越大，线权重系数也相应越大；

7、b样条曲线拟合逼近。对每一条颜色线段上对应的所有测量数据进行b样条曲线拟合逼近，通过不断迭代优化使得颜色线段上对应所有测量数据到b样条曲线的距离和最小，最后求出测量数据在该线段所在维度方向上的拟合点；

8、计算测量数据在不同维度方向上的点。重复步骤5、6、7求出测量数据在不同维度方向上的拟合点，根据不同维度方向上的点权重系数，求出测量数据在不同维度方向上的优化值；

9、计算色靶普通点的最终优化值。根据步骤8所得测量数据不同维度方向上的优化值和线权重系数，求加权平均值。该值为最大概率接近真值的优化后数据；

10、重复步骤5～9，对所有色靶普通点的测量数据进行优化；

11、根据需要，可以进行1-3趟的5-10步骤迭代。

通过上述色彩管理色表测量数据优化方法得到的优化后测量数据较好地模拟了打印设备颜色空间与标准颜色空间的对应关系，可直接依据这些优化后的测量数据用于构建iccprofile文件。

采用如上技术方案的发明，具有以下的优点：

1)本发明在色表的设计上人为加入冗余的关键色靶点，其目的是对关键色靶点的多次测量，作为其他色靶普通点测量数据的参照基准，减少所有测量数据的多次测量，减少重复打印的人力物力成本，提高效率。

2)本发明对不可信、失真的数据采用b样条曲线优化。通过采用多维度方向拟合逼近，根据权重系数推导出最可信的优化值，使得误差大幅降低。本发明不仅仅适用于3色颜色空间，对于4色及以上的设备颜色空间输出的测量数据优化同样有效，通用性强。

附图说明

图1为本发明实施例iccprofile文件制作方法的流程图。

图2为图1中测量数据优化的主要流程图。

图3为b样条曲线拟合的示意图及测量数据优化前后的效果图。

具体实施方式

本专业基本名称解释：

icc：internationalcolorconsortium(国际色彩联盟)的缩写。这个联盟由adobesystemsinc.，agfa-gevaertn.v.，applecomputer,inc.，eastmankodakcompany，fogra(honorary)，microsoftcorporation，silicongraphics,inc.，sunmicrosystems,inc.，taligent,inc.组成。它定义了icc的色彩管理规范，这个缩写在文章中也表示由国际色彩联盟定义的色彩转换方法规范。

参考空间：是指与设备无关的特性连接色空间，颜色传递过程是把颜色信息先由源设备转到一个与设备无关的标准颜色空间(pcs，也称特征文件连接空间)，再由此颜色空间转到目标颜色空间。

iccprofile：是国际色彩联盟定义的一种标准化的色彩特征文件。简单来说就是某一彩色设备的色彩特性描述的文件，表示了这一特定设备的色彩描述方式与标准色彩空间的对应关系。iccprofile有七种，分别是输入、输出、显示、驱动连接、色彩空间转换、专色和绝对profile，一般只用前三种。

色靶：在设备颜色空间中，根据颜色通道组合，按一定的规律形成色靶点分布所形成的数据文件。相同的色靶数据文件，在不同的设备上呈现的颜色并不一致，通过测量设备呈色的标准颜色(ciexyz、cielab等)，就可以建立设备颜色空间与标准颜色空间之间的映射关系。

b样条曲线：是isaacjacobschoenberg创造的，是基(basis)样条的缩略。是在bezier曲线基础上发展起来的一类曲线，它克服了bezier曲线整体控制性所带来的不便，b样条曲线有严格的凸包性，可微性，连续性，局部可调性等性质。三次b样条曲线可以依据四个位置任意的点坐标绘制出一条光滑曲线。

下面结合附图，对本发明的技术方案进行清晰、完整地描述。实现过程仅用于说明并不能限制本发明在实现色彩管理测量数据优化方法的范围。

本发明通过数码印花设备实例进一步的说明本发明的实现过程，图1展示了本实施例的色彩管理生成过程中测量数据优化的方法及其步骤的流程图，本发明具体实施步骤如下：

步骤1，设计色表图，选用4通道色域cmyk颜色空间的设备，也就是本发明实例采用4个维度的设备颜色空间，记为设备颜色空间a。色表图包含色靶普通点和色靶关键点。色靶普通点为cmyk的不同比例的组合，每个通道取6个值，如(0，0，0，0)，(20，0，0，0)，(40，0，0，0)，…(100，0，0，0)等。色靶关键点是选取具有一定代表性的cmyk的不同比例的组合，例如纯黑(0，0，0，100)，纯白(0，0，0，0)，饱和度最高(100，0，0，0)，(0，100，0，0)，(0，0，100，0)，以及cmyk不同比例且具有特点的组合，例如(100，100，0，0)，(50，0，50，0)，(50，0，0，50)，(0，50，50，0)，(0，100，0，100)，(0，0，100，100)等。本实例设置冗余数为5，并分散均匀分布在色表图中，保证关键点在色表图测量中能够多次被测量到。将色表图中的不同的设备空间值(即打印设备颜色空间色靶点数据)集合记为in＝{a1，a2，...，ai，...，an}，其中n为色靶中不同设备值的个数，ai为打印通道cmyk不同组合的值；

步骤2，数码印花设备打印色表图；

步骤3，采集色靶普通点数据和冗余的色靶关键点数据。使用测量仪器测量打印后的色表图的每个色块，色块测量值是标准的lab值；

步骤4，提取测量数据，处理冗余的色靶关键点测量数据。图2为本发明对测量数据进行多维度b样条曲线拟合逼近的方法及其步骤的流程图，对测量结果中的冗余关键点数据，去除测量关键点中与平均值偏差最大的标准lab值，取余下测量数据的平均数，其平均数可以视为最大概率接近真值的关键点数据，作为色块测量数据可靠性及真实性的参照基准。这些色靶关键点数据无需再次优化。获得所有色靶普通点测量数据和色靶关键点优化数据的集合out＝{b1，b2，...，bi，...，bn}，其中bi代表对应ai点的测量值；

步骤5，对设备颜色空间a中任一色靶点ai提取设备颜色空间设备值特征，在设备颜色空间a中枚举所有过ai的符合线性关系的线段，记为线段集合l＝{l1，l2，...，lj}，其中j过ai的线段总数，并且记录每条线段上对应的测量数据；

步骤6，计算测量数据bi在不同维度方向上的权重系数，其权重系数分为点权重系数和线权重系数；

第一步，计算点权重系数。在测量颜色空间b中，对于步骤5中取得的每条线段上，计算该测量数据所在切平面的法向量vi，求出该线段上的其他测量数据的切平面的法向量。求法向量vi与其他法向量的夹角。夹角反映出测量数据在该线段上的偏向和偏向大小，夹角越大，反映出线权重系数越小；

第二步，计算线权重系数。对线段上的所有测量数据进行求点权重系数，所有点权重系数取平均值为线权重系数；

步骤7，对测量数据采用b样条曲线迭代逼近。使得线段上对应的所有测量数据到b样条曲线的距离和h最小，

，其中m为该线段上测量数据的个数。求出在单一维度方向上测量数据bi在b样条曲线上的拟合点bi’；

步骤8，根据步骤5所得结果重复步骤6、7求出测量数据bi在不同维度方向上的拟合点bi1’，bi2’，…，bij’；

步骤9，根据权重系数求测量数据的优化值：根据不同维度方向上的点权重系数，求出色靶普通点的测量数据在不同维度方向上的优化数据。将不同维度方向上的优化数据结合线权重系数求加权平均值，记为该测量数据的最终优化数据；

步骤10，重复步骤5、6、7、8、9，对所有色靶普通点测量数据进行优化，再加上步骤4得到的色靶关键点数据，得到优化后的色表图测量数据集合opt＝{b″1，b″2，...，b″i，...，b″n}；

步骤11，根据需要，可以对色靶普通点测量数据进行1-3趟的5-10步骤迭代，图3示出了b样条曲线拟合的示意图及根据本发明测量数据优化前后的效果图。

最后根据步骤11得到的优化后的数据集合opt作为输出数据，创建设备颜色空间(cmyk)与设备无关的标准颜色空间(cielab)的对应关系。按icc规范的标准方法(为现有技术)，生成iccprofile文件。

以上所述仅为本发明较有代表性的实施例，凡是本发明的简单变形或者组合，应认为落入本发明的保护范围。