デジタル印刷の色分解の試し印刷中に、印刷効果に基づいてしきい値をリアルタイムで調整し、最終的に最適なしきい値と印刷効果を実現できます。
フルーツ。生地はさまざまな繊維から織られているため、経糸と緯糸の特性が異なる場合があり、考慮しないと、印刷された画像に予期しない縞模様が現れることがあります。この状況が発生しないようにするために、経度係数 x と緯度係数 y と呼ばれる、子午線方向と緯度方向の違いを特徴付ける 2 つのパラメータを導入しました。これにより、緯度と経度の属性の違いに合わせて、これら 2 つの係数を調整できます。出力デバイスが異なれば、解像度と色調の値が異なります。それほど品質の高くないデバイスでは表現できる色が少なく、品質の高いデバイスでは表現できる色が多くなります。
CMYK カラー モデルは実際には CMY カラー モデルであるため、黒は補助としてのみ使用されます。そのため、色分離プロセスでは、最初にシアン、マゼンタ、イエローの 3 色を処理し、最後に 3 色から黒を抽出します。1) 色分離プロセス パラメーターの定義: n ピクセル マトリックス次元。出力画像のグレースケール レベル、グレースケール レベル=rn+1 を決定するために使用されます。x。縦糸係数と横糸係数は、布地の異なる縦糸と横糸の特性を表します。f のしきい値係数は、グレー レベル比とともに、色分離のしきい値を決定します。空間グレースケール比は、色分離前後のグレースケール レベルの比率です。エラーは、色分離前後のピクセル カラー グレースケールの偏差です。バルブ色分離しきい値は、出力画像のシェーディング ポイントの数を決定するために使用されます。
入力パラメータ：nピクセル行列次元：3色のしきい値係数：fc、fM、fY（0,1）; x. Y子午線係数および緯度係数; 出力結果：4色の着色点の数：Cv、Mv、Yv、Kv、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック。 色分離処理の手順：カラーモデルの変換 カラーモデルの変換は、次の式に従って実行されます。C=255-R; M=255-G;
Y=255-Bでは、黒を一時的に考慮せずに、3色の着色点の数を決定します。 シアンを例にとると、その色のグレースケール値をCとします。 この色の着色点の数を決定するには、co、次の方法で解きます。
中間変数「誤差分散」を見つけます。2 番目の処理ステップ後に特定のピクセル ポイントによって生成される誤差は、誤差=C-COpace です。画像効果を確保するには、この誤差を処理する必要があります。具体的な方法は、誤差を周囲のポイントに一定の割合で分散して蓄積し、隣接するポイントで補正できるようにすることです。
フィルタリングアルゴリズム図は、処理対象となるピクセルポイントを表し、2番目の処理ステップ後に生成される誤差値が誤差です。誤差は比例係数に従って分散されます。誤差の8/42は右側の最初の画像ポイントに追加され、4/42は右側の2番目の画像ポイントに追加され、2/42は次の行の右側の2番目の画像ポイントに追加されます。誤差は、補償のために隣接する12個の関連ポイントに分散されて蓄積されます。これがStuckiフィルタリングアルゴリズムの誤差配分方式です。さらに、織物の経糸と緯糸の属性の違いを考慮して、Stuckiフィルタリングアルゴリズムの誤差分散係数を修正しました。具体的な方法は、図の係数に経糸と緯糸の係数xとyを乗算し、その積を最終的な誤差分散係数として使用することです。この結果、経糸と緯糸の属性が異なる織物に適した色分解結果を得ることができます。この方法で処理された画像は、比較的多数の点が関与するため、出力効果がより高くなります。
結論：上記の方法に従って設計されたソフトウェアは、さまざまなグレースケールレベルの画像に対して色分離処理を実行し、処理結果をシミュレートできます。理論的には、ピクセルマトリックスの次元nが大きいほど、表現できる色が多くなり、シミュレーション効果が向上します。ただし、実際の印刷では、画像サイズが大きくなり、解像度が低下します。したがって、nの値は大きすぎないようにしてください。一般に、3または4に設定すると、画像出力効果はすでに非常に良好です。さらに、色分離のしきい値係数を調整することで、出力画像内の4つの色の割合を変更し、出力画像の全体的な色調を調整できます。実際の色分離では、さまざまな状況に応じて適切なパラメータを選択して、最良の効果を実現する必要があります。
Cowintは中国最大のDTFフィルム工場です
