喷墨油墨流变性能对其印刷适性的影响

喷墨印刷是一种可直接出版的印刷方式。喷墨印刷之所以能够实现,依靠的是油墨流体稳定、精准喷墨的印刷性能。本文通过观察墨滴形成的动态过程,研究喷墨印刷适性与油墨流变性能之间的内在联系。油墨的印刷适性是依照Ohnesorge(Oh)值的倒数Z来进行度量的,而Oh值与油墨的黏度、表面张力及浓度有关。考虑到墨滴的成形、定位的精准性及允许的最高喷墨频率,将Z值的可印刷范围重新定义在4～14之间。

基于纸张各向异性光散射性能测量建立光学网点增大数学模型

0引言 印刷品反射光谱是多种因素综合作用的结果,包括油墨与纸张的光谱反射特性、纸张内部的光散射情况,以及印刷流程和加网方法等。印刷系统特性如印刷色域或光学网点增大（Optical Dot Gain,ODG）受上述因素的直接影响。为了精确控制印刷流程,

运用子带域条纹实现彩色转灰度图的可逆映射

在近年来提出的彩色图像转灰度图的可逆映射概念中指出,彩色图像被映射成条纹后,接收者可用这些条纹通过小波变换、降低采样彩度宽度和重置高频区域的方法来实现彩色图像再现。主要思路是使用黑白打印机打印出带有彩色的图像,然后扫描文件并再现彩色。本文提出了一个更为有效地抗打印、扫描噪声的方法,即使用冗余再现彩度,将其嵌入总子带区域转换中的多重子带中,即将彩度分散到不同的子带中。从理论角度证实了为了减小由白色噪声引起的误差方差,彩度应该置于许多子带中,而不是形成线性组合。此外,本文还介绍了寻找最佳线性转换的方法,该方法可以在更普遍的彩色噪声下将彩度嵌入子带中。通过对噪声进行分析确定上限,以指导彩度嵌入子带时所需子带的数量。实验结果均在真实打印和扫描条件下进行,并使用了模拟的打印、扫描路径。

CMYKIR红外防伪图像技术

印刷油墨在近红外波长区域的响应是不同的,不能用CIELAB、sRGB或HSB这些基于可见光颜色理论建立的色彩系统参数来描述。用来描述人眼接收图像的RGB加色呈色系统与可以覆盖几乎全部可见光谱内印刷品的C_0M_0Y_0色料减色呈色系统相对应。加入对红外波谱有着极佳响应的黑色油墨,配上CMY减色油墨,就可以使每一种色调有着无数种配比方法。CMYK印刷油墨的特性是得到独立图像两种外观表现响应算法的基础,一种是日光下的图像外观,一种是红外光下的图像外观。预设算法基于两个图像,即原始图像X_0和在蒙版F基础上生成的印刷图像X。此举的目的是通过对红外图像检测实现文件防伪。在仪器帮助下,700～1000nm波长范围内的图像元素为可见,使只用原色油墨印刷图像进行信息选择成为可能。每个原色油墨的特性用于向为生成红外图像而进行的RGB/CMYK图像分离过程中引入新的标准。这种图像分离称为CMYKIR图像分离,并用其来设计红外响应图像的油墨用量,这种红外响应包括IR效果的产生和消除。CMYKIR印刷的目的在于,引入可见光谱下无法观察到的红外图像。

关于照明与颜色视觉的研究

本文提出用软件算法来模拟人眼的颜色视觉。根据色标光谱图像、人眼锥体细胞感光灵敏度以及光源光谱能量分布,得到了一个光谱图像处理算法。实验中使用3种真实日光灯的光谱,分别为EG&G PerkinElmer制造的5500K日光灯、氙弧灯及CW灯,同时还使用了3个CIE标准照明光源,即D_(65),A光源及F7光源。为了证实算法在使用中的正确性,模拟了以上6种不同光源照明条件下,所得色标显色效果与色差大小。

梯度法对输出颜色渐变平滑度的量化

为了使用客观测量值对颜色渐变中平滑程度的感知进行量化,本文建立了一个计算硬拷贝中颜色渐变平滑度的模型。这种基于梯度的方法可以由95%阶调跳跃评价值二阶导数和5%阶调失真评价值一阶导数共同决定。从心理物理学角度分析了模型的性能和早期提出的方法,而且对其预测精准性进行了相互比较。模型对于相应的视觉数据表现出了较强的皮尔森相关性,皮尔森相关系数值达到了0.87。通过方差分析验证模型的显著性。将记忆色的变化(蓝天、绿草和白种人肤色)制作成渐变梯级当做测试样品。

JPEG、JPEG2000图像压缩与色域变化的关联性分析

在传输带宽或存储空间有限时,利用图像压缩技术缩减冗余图像信息,可以高效地传递、储存数据。但是由于有损压缩的不可逆性,图像在高压缩率下会出现很多颜色失真,颜色信息的改变也会影响到压缩图像的色域属性。本文对使用JPEG和JPEG2000压缩图像的压缩比与色域变化间的关系进行了研究。为了探究两者之间的关系,同时考虑到其在CIELAB颜色空间中的分布均匀性,以Macbeth ColorChecker中的18种颜色样本为代表。基于代表色的颜色信息,按照4种颜色属性将12幅自然彩色图像分为2组,检验压缩图像的压缩比与色域的关系,发现色域保真性与不同色域中颜色数量和压缩比有关。最后,使用最小二乘法得到压缩比与色域变化量间的关系。对每组图像,通过二次方程绘制拟合曲线,得到原图形数据、压缩图像色域和对应近似值间的最小误差。