印前数字图像质量评测技术研究

2017-06-23刘元生

宿州学院学报 2017年4期

关键词：原稿数字图像清晰度

刘元生

安徽新闻出版职业技术学院新闻传播系，合肥，230601

印前数字图像质量评测技术研究

刘元生

安徽新闻出版职业技术学院新闻传播系，合肥，230601

为提高印刷品的质量，建立了印前数字图像质量评测体系。在基于印前数字原稿图像特征的基础上，分析并提出影响印前数字原稿图像质量的三大关键因素：阶调层次、清晰度和颜色。采用图像直方图评测图像的阶调层次，使用有参考和无参考评测图像的清晰度，以及中性灰评测图像的偏色情况。结果表明：此评测方法具有一定的实用价值，值得推广。

阶调；层次；色偏；清晰度；评测

图像特征是分析数字图像质量的重要依据。根据人类视觉系统的特性，可以将数字图像的特征划分成自然特征和统计特征。图像的自然特征表现为光谱特征、几何特征和时相特征，统计特征一般表现为图像的信息量、灰度值和灰度方差[1]。从图像复制的角度看,影响印前数字原稿图像质量的关键因素主要是图像的阶调层次、颜色、清晰度三个要素[2]。为得到较好的印制效果,原稿图像的清晰度、色彩和层次都要达到一定的质量要求：(1)原稿图像阶调分布均匀，层次要丰富。(2)原稿图像的色彩还原要正确, 色偏要尽可能小。(3)原稿的清晰度要高,图像的边缘轮廓细节要清晰。

1 数字图像的阶调层次

图像的阶调是根据数字图像的颜色深浅转换为对应色彩的明暗程度，是图像画面从最亮到最暗的亮度范围，阶调范围越宽的图像色彩明暗程度反差越大。而层次更能体现于图像色彩明暗间的差异级别，层次级别越高的图像颜色信息越丰富[3]。数字图像的阶调和层次整体表现为图像的明暗视觉效果，是对图像色调和明度的二维变化的总度量。

数字图像信号的灰度等级常用灰度值表示。在数字印前工艺中，常以灰度值定性描述图像的阶调值。根据图像特征，可以根据统计图像中各个像素的明暗等级在图像中所占的比例，分析出图像的阶调分布情况[4],如图1所示。

设图像的总像素为n，灰阶为rk的像素为nk，则概率密度为：

(1)

其中，rk为图像第k级灰度值，nk是图像中具有灰度值rk的像素个数。概率分布函数为：

(2)

图1 图像阶调分布曲线

1.1 图像的阶调评测

用直方图统计数字图像中各灰度级像素出现的频率[5]，如图2所示。

将图像的阶调信息转换为对应的灰度值，范围为0～255。一幅正常原稿图像如果不受环境影响

图2 图像及其直方图

(如夜色、有色光等)，会在直方图上较均匀地显示图像的阶调信息，如图3(a)所示。若图像灰度概率信息集中在某个区间位置，则如图3(b)所示，表明图像在0～a和b～255间的阶调信息丢失。若图像灰度概率信息超出0～255区间位置，则如图3(c)所示，表明图像在低于0或高于255间的阶调信息丢失。

图3 图像的阶调信息

1.2 图像的层次评测

直方图上的灰度信息对应的峰状图形越强，显示越集中，则表明该色调处的细节越丰富, 如图4(a)所示。若对应位置处的像素(0～a)、(b～255)显示较弱的峰状图像，表明该位置处的细节不够详细，如图4(b)所示。若灰度直方图出现大面积的梳子状,则表明该图像在很多位置缺少足够的细节层次，如图4(c)所示。

图4 图像的层次信息

2 数字图像的颜色

印前数字原稿图像大都通过扫描仪和数字相机获取，由于这些数字化设备的颜色空间和颜色深度不同，因此所获原稿偏色现象普遍存在。为了较为准确地判断这些图像的偏色情况，常把图像中最为客观的中性灰色作为评价图像是否偏色的依据[6]。

由于等量的三原色R、G、B混合后便会形成灰色，根据颜色混合理论：将三原色光的强度划分为0～255的不同等级,当R、G、B三种光源的强度都为0，也即无光源时便会产生黑色，都为255，也即光强度最高时混合便会得到白色，都为其余值时会产生不同比例的灰色。理论上，等量的油墨三基色C、M、Y叠印后也会产生灰色，但由于油墨存在一定的杂质，加上C显色力弱，M显色力强，等量的三基色油墨混合并不一定得到灰色，实际上得到的是偏红色的灰；若要得到标准的中性灰色，必须增加C油墨量，或加入一定量的K油墨才能得到灰色，这就是印刷灰平衡[7]。

2.1 RGB模式图像评测

对于RGB颜色模式的图像，在图像中本应是灰色的区域其三个分量值应相等, 否则存在偏色情况。在图像中本应为灰色区域，通过直方图观察其R、G、B 三个分量的灰度分布情况与图像总灰度值进行比较，可以判断图像的偏色情况。

实验使用一幅正常原稿图片,统计分析该图像总像素的Mean(平均亮度)值LMean=129.53，提取正常原稿图像中性灰区域的R、G、B 三个分量的Mean值分别为：RMean=133.34、GMean=128.19、BMean=126.42，分析得出：RMean≈GMean≈BMean≈LMean，再观察图像中性灰区域的R、G、B三个分量的直方图形变与位移与总像素L分量彼此接近(如图5所示)，可判断出此图像不偏色。

图5 正常原稿图片及其直方图

实验再使用偏色的原稿图片,统计分析该图像总像素的平均亮度值LMean=130.30，提取正常原稿图像中性灰区域的R、G、B 三个分量的Mean值分别为：RMean=123.17、GMean=133.64、BMean=131.76，分析得出：RMean

图6 偏色原稿图片及其直方图

2.2 CMYK模式图像评测

对于CMYK颜色模式的图像，中性灰区域受印刷条件的灰平衡数据影响。由印刷中性灰所需三原色油墨量，根据灰平衡方程测算出数字原稿对应区域的C、M、Y三色分量值即可判断原稿的偏色情况。算法是根据三原色油墨主、副密度DCR、DCG、DCB,DMG、DMR、DYB、DYG、DYR列出如下灰平衡方程[1]：

(3)

式中，ΦYe、ΦMe、ΦCe为叠印中性灰密度为Dend时所需三原色油墨量。

3 数字图像的清晰度

数字图像的清晰度是图像细小层次间、边缘轮廓锐度的体现程度，是记录图像景物阶调、颜色、质感的基础。数字图像清晰度可用空间分解力和空间频率表示[8]：设图像水平有效像素数为NH、垂直有效像素数NV，则空间分解力为：

NH×NV(像素)

(4)

若图像水平、垂直有效像素数分别为NH、NV，图像有效宽度、高度分别为W、H，则水平、垂直空间频率FH、FV分别用等宽、等高黑白相间线组数即像素值变化的周期数(C)表示：

FH=NH/2[C/W]，FV=NV/2[C/H]

3.1 有参考评价

有参考评价主要是确定原稿图像的分辨率是否满足印刷要求。图像分辨率的测量单位用PPI(像素/英寸)表示。一般来说，分辨率越高的原稿图像包含的像素数量越多，细节越丰富，印刷质量也越好。

将数字图像转换为模拟图像，印刷技术上是使用半色调网点的处理方法来实现的。在印刷时，常采用网线数控制网点的大小，用网频表示，度量单位通常采用线/英寸 (LPI)表示。网频线越高，印刷出来的网点越小，所得图像细节显现得就越丰富，印刷出来的图像就越清晰。有时常对数字原稿按照一定的缩放倍率进行印刷，因此对数字原稿的分辨就有了更高的要求。在数字原稿分辨率不变的情况下，缩放倍率越大，得到印刷品的分辨率就越低。因此，在印制时，还要考虑图像的缩放倍率这一因素。根据印刷行业的经验规定：

PPI值=LPI值×(1.5～2)×缩放倍率

(6)

如果图像的分辨率低于印刷网频线的1.5倍，印刷的效果就不理想。

3.2 无参考评价

无参考清晰度评测主要利用评价函数评测图像的清晰度。基于印刷原稿印制后满足人类视觉特点，在众多的评价函数中，可以利用基于焦点窗口的清晰度评价方法。该方法可以在图像中检测出不同区域的清晰度，并以此作为印刷图像清晰度的参考值。焦点窗口是根据人的视觉和美学理论，将一幅图像的中心区域视为视觉的关键点，如图12所示。把图像的中心点定为O点，再围绕中心区域将图像划分成四个黄金分割点，分别为点A、B、C和D(表1)，且这些点到最近图像边界的距离为图像高或宽的1/3。