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彩色图像的分色和挂网技术 |
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作者:张惠娟 翟鸿鸣 |
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1 引言
彩色印刷中常采用CMYK4色套印,依靠青、洋1999-02-12收稿红、黄、黑4种颜料叠印来产生彩色图像。这4种基本颜色通过组合后最多呈现8种颜色:红、绿、蓝、青、洋红、黄、黑、白,而一幅彩色图像包含的颜色数目远远超过8种。彩色制作中心或印刷厂等拥有大型专业彩色出版系统的单位都是通过通用图像处理软件将彩色图像分色校色成4色灰度图,再经光栅处理器(RIP)给灰度图像加网,用网点的大小或网点的疏密来反映灰度图像的连续色调,最后通过激光照排机制出4色胶片来进行4色印刷。多数彩色图像制作者不具有专业性强的图像处理技术和价格昂贵的图像处理设备,希望将编排好的彩色图像通过一接口软件实现彩色图像的分色、校色和挂网,最后交付印刷厂制版印刷,这样做从系统的费用、灵活性等各个方面都较经济。彩色图像的分色和挂网是此接口软件所要解决的主要问题。
2 彩色图像的分色技术
2.1 RGB颜色模型和CMYK颜色模型
为了便于计算机处理颜色,常使用颜色模型描述颜色。目前有许多种描述颜色的颜色模型,其中用于CRT彩色图像显示的是RGB彩色模型,用于彩色图像印刷的是CMYK彩色模型。
·RGB彩色模型
RGB彩色模型也称为加色模型,色彩来源于红、绿、蓝3种基本色的不同亮度的叠加,故称加色模型。它主要用来描述发光设备,如显示器、电视机、扫描仪等装置所表现的颜色。模型中,红、绿、蓝3种基色光分别用256个阶调值度量,每一个通道都指定一个数值描述其阶调,不同阶调数值的这3种光的组合,便形成色彩丰富的颜色空间,如:各通道阶调数值均为255,则组合可产生白光;红通道位255,其余为0,则可模拟出纯红的效果来;各通道阶调数值均为0时,则像素显示黑色;各通道阶调数值相同时,像素显示不同程度的灰色。
·CMYK彩色模型
CMYK彩色模型也称为减色模型,色彩来源于青、洋红、黄3种基色,这3种基色从照射纸上的白光中吸收一些颜色,从而改变光波产生颜色,即从白光中减去一些颜色而产生颜色,故称为减色模型。它主要适用于印刷油墨和调色剂等实体物质产生颜色的场合,如彩色印刷领域。模型中,彩色图像的每个像素值用青、洋红、黄、和黑油墨的百分比来度量颜色,浅颜色像素的油墨百分比较低,深颜色像素油墨的百分比较高,没有油墨的情况为白色。
在CMY颜色模式中,理论上,白纸会100%反射入射光,把CMY3种100%颜色混合则会吸收所有的光,产生黑色。在实际印刷中,纸总是吸收一些光,青、洋红、黄3原色油墨难免有些杂质,因而100%的3原色组合形成的黑色往往呈现混浊的灰色,黑度不够,为了弥补这一缺陷,印刷中加入了黑色颜料,即K色,称此为CMYK模型。
·RGB和CMYK彩色模型的关系
RGB和CMYK彩色模型,看上去相差甚远,实质上两者是互补关系。可用颜色轮来描述这种关系。色轮上颜色相互排列,任何颜色都可用其相邻的相反颜色模型中的颜色组合而成。对一种颜色的形成无贡献的相反颜色模型中的颜色,称为此颜色的补色。由色轮可知,青、粉、黄分别为红、绿、蓝的补色。RGB彩色模型和CMYK彩色模型的这种关系,为两种模型之间转换的依据,为彩色图像的分色技术奠定了理论基础。
2.2 分色技术常
用的彩色图像都是RGB颜色模型的图像。分色就是把彩色图像分解成青、洋红、黄、黑4种颜色的灰度图,故分色技术就是首先把彩色图像中的各种颜色由RGB颜色模型转换成CMYK颜色模型,然后将彩色图像存储为青、洋红、黄、黑4种颜色的灰度图。由此可知,分色技术的关键是色彩的空间转换技术。
我们根据上述RGB彩色模型和CMYK彩色模型的关系,获取原图像上的某一颜色由CMYK油墨组合产生时所需的C、M、Y、K的含量比例。两种模型存在以下关系:C=F-R;M=F-G;Y=F-B其中F为满色度数值。对于任意一颜色C、M、Y,若其分量不为0,则存在着灰度分量,其大小min(C,M,Y)。在实际印刷中,加入黑色颜料,目的是为了弥补减色3原色形成的黑不够黑这一缺陷。同时,采用黑色颜料也可节约大量的彩色颜料,直接用黑色颜料形成不同的灰度级,而不用减色3原色组合产生。这样,引入黑色颜料后,就有了冗余的青、粉、黄的分量,实际印刷时的青、粉、黄的含量必须减去由黑色颜料代替的那一部分含量。
对于此转换关系需有几点说明:(1)RGB颜色模型的色域范围比CMYK颜色模型的色域范围要大。RGB颜色空间的有些颜色组合无法用CMYK颜色空间的颜色来表示,在进行转换时,这些颜色将被切掉,只有尽可能转换为相近的CMYK颜色,故存在一次性转换问题。(2)图2的转换公式只是在理想条件下实现的。在实际应用中,由于颜料的特性与成分等因素,按上面的公式分色的图像印刷后的效果很难满足应用的要求,从而必须对颜色空间的转换系数进行校正,以保证彩色图像的输出质量。
3 一种彩色图象的挂网方法
3.1 挂网基础知识
分色后的图像是4个具有连续色调的灰度图,在4色印刷中,每次印刷时只能使用一种油墨,而且油墨的浓度保持不变。为了在印刷时获得连续色调,需要对灰度图进行挂网处理。挂网,也叫加网,就是把连续色调的图像分解成网点的过程。加网后的图像,用网点的大小和疏密反映图像实际色的深浅层次。基于人的视觉效果,当从一个近距离观察图像时,网点及其周围的空间创建连续色调的假像,较大的网点看起来暗,较小的网点看起来亮;网点稠密的区域看起来暗,网点稀疏的区域看起来亮。挂网的方法有多种,根据图形加网位置的不同,可分为前端挂网和后端挂网;根据形成网点方法的不同,可分为调幅(AM)和调频(FM)挂网的方法。前端挂网也叫软件挂网,它是图像在编排输出之前,先做挂网处理,然后将挂网处理后的图像数据存储在磁盘上,供印刷输出时调用。这种挂网方法的特点是:处理速度慢,占有磁盘空间大,但灵活性强,易于升级和改变。后端挂网也叫硬件挂网,它是图像在编排输出的同时,由栅格处理器RIP对图像实现高速的挂网方法。这种方法的特点是:处理速度快,节省磁盘空间,但需要RIP的支持,不易于升级,灵活性差。调幅挂网是在印刷时通过改变印刷网点的大小来实现印刷的半色调的方法,网点大的地方颜色暗,网点小的地方颜色亮。这种方法,由于栅格图案的干涉会产生龟纹。这是一种传统的挂网技术。调频挂网是在随机图案中印刷相同大小的网点,通过改变网点的稀疏来实现半色调的方法。网点多的地方颜色暗,网点少的地方颜色亮。这种方法,网点的放置无规则,印刷品不会形成一定的纹路,不会产生干涉图案。
3.2 误差分散法
误差分散法是一种前端调频挂网方法,其基础是误差法。误差法把原图像的每个像点的灰度值与阈值相比较,大于阈值的像点记为白色点,小于阈值的像点记为黑色点。利用这种方法,可把具有连续色调的灰度图半色调化,这样产生的图像黑白对比太明显,效果不好。误差分散法在像点灰度值与阈值比较产生半色调点的同时,把像点的灰度与阈值之间的误差扩散到该像点周围的像点上,使该点的半色调化误差在最终的结果中表现不明显。如对于一个256级灰度的图像,阈值为256/2=127,有一个像点的灰度为150,经比较知,该点应记为白色,但实际上该点并不是真正的白色,和白色之间存在的灰度差为23,将23这个误差按一定的方法分散到该点的周围的像点上,使得误差对输出结果影响不太显著。误差分散到周围点的方法有多种,下面介绍几种常用的误差分散算法:
·Floyd-Steinberg滤波算法X7351其中,X代表图像中某点的灰度值。算法首先比较X像点的灰度值与阈值,该像点记为1或0,即白色或黑色,然后计算误差,分配误差到周围的点,修改周围点的灰度值。该滤波算法中是将误差的7/16加到X右边第一个像点上,误差的3/16加到下一行左边第一个点上,误差的5/16加到下一行正对的像点上,误差的1/16加到下一行右边第一个点上,这样把X像点的误差分散到周围的像点上。反复进行该过程,对图像中的每个像点进行如此的半色调化和灰度值的修正,最后得到一幅反映原图层次关系的半色调图。这种方法,从理论上说已经很好了,能很好的反映原图的层次关系和颜色,但如果我们进行误差分散的点越多,效果会越好,故提出能涉及很多点的滤波器。
·Stucki滤波算法 这种算法进一步改善了Floyd算法,它由于涉及了更多的点,输出图像效果好,但要进行大量的运算,故处理数据的速度慢。X842484212421同样,X是像素点的灰度值,经过与阈值比较半色调化后,将误差的8/42加到X左边的第一个像点的灰度值上,4/42加到X左边的第二个像点的灰度值上,2/42加到下一行的左边第二个像点的灰度值上,依次类推,直至将误差的1/42加到X下二行的右边第二个像点的灰度值上。同理,对图像中的每个像点进行如此的半色调化和误差修正处理,可得到比较好的半色调输出图。这种滤波器的缺点如上所说,运行速度慢,需进行大量的整数除法和乘法的运算。
·Burks滤波算法
这种算法是对上述两种算法的一种在运行速度和运算的数据量之间的折中方案,涉及像点多,且只作简单的移位和加减运算。它采取的误差分配方法如下:X8424842同理,X是像点的灰度值,经过与阈值比较半色调化处理后,将误差的32分之若干倍加到X周围相应的像点上,逐至图像中的每个像点。
对于以上的任何一种算法,在误差分散时,若总是从左到右一个扫描行一个扫描行的处理每个像点,则会形成一个扫描行的误差简单的加至下一行,从而引起误差的堆积,表现在输出图形上是图像有一种驱赶的趋势。所以在扫描时,往往采用‘S’形的扫描方式,即如奇数行从左到右扫描,偶数行从右到左座扫描,依次类推,直至最后一行。在我们设计的接口软件中,同时提供以上3种算法,用户可根据图像印刷质量和处理速度的要求选用其中一种。
4 结束语
本文采用的彩色图像分色方法和挂网方法已经成功地用于某绘图研究所的彩色电子地图出版系统上,该方法可推广用于其他的彩色电子出版系统上。(end)
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(1/27/2005) |
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