基于Kubelka-Munk理论的颜预测模型

PRINTING  FIELD  2020.03
无水厕所1.研究背景
在计算机配过程中,需要将基墨与冲淡剂以不同比例混合后在基材上打样,得到基墨样条,以此建立基墨浓度与样条光谱反射率之间的映射关系,实现颜预测。但在颜预测过程中,不仅忽略了背衬的影响,而且往往面临着光学参数复杂、难以实际应用等问题。
近年来,国内外积极开展了关于光谱反射率预测的研究。R.Furferi等人利用人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network)技术以基墨浓度和光谱反射率为输入值,基墨样条光谱反射率为输出值,建立输入层到输出层的映射关系,但该方法对训练样本和测试样本数量要求过大,数据处理工作冗长;Hébert等人利用Markov链技术,通过建立光学单元b i f a c e s并分类讨论,最终推导出定向入射的样条的反射率预测模型,但该方法涉及大量的光学参数分析,且对适用范围有一定的限制;H e r s c h 等人首先分析了未打样纸张的光谱反射率,然后利用非定向的Clapper-Yule理论和定向的Williams-Clapper理论,推导出样条的光谱反射率,但该方法
基于Kubelka-Munk理论的颜预测模型
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摘 要:在基于Kubelka-Munk理论的光谱反射率预测过程中,分别计算在标准白背衬和标准黑背衬上不同浓度的基墨样条的吸收散射比,从而得到垫白和垫黑情况下的光谱反射率预测精度并对比。研究结果表明:在高基墨浓度时,垫白和垫黑光谱反射率预测精度没有明显大小差异;在低浓度时,垫黑光谱反射率预测精度较高,建议在低浓度时在标准黑背衬上进行光谱反射率预测。关键词:Kubelka-Munk理论 光谱反射率预测 背衬
针对不同颜测量的几何条件分别对应不同光谱反射率公式,参数繁琐且不便于计算。
不同于上述方法,Kubelka-Munk理论具有式子简单、使用简便的特点。因此,本文以K u b e l k a-M u n k单常数理论为基础,探究常用基材白卡纸在标准白、黑背衬下颜预测的精度,从而在得到简便的颜预测流程的同时,针对高反射率和低反射率分别推荐不同的背衬条件,以提高颜预测精度。
2.基本原理
2.1 Kubelka-Munk理论基于如下假设条件:
⑴样品界面上的折射率无变化;
⑵光线在介质内必须被充分地散射,成为完全扩散的状态;
叶片锁
⑶光线在介质内的运动方向(或称通道)只考虑两个,一个朝上,一个朝下,并且垂直于界面。ftd vs ks
原油脱硫剂P. K u b e l k a和F. M u n k推出了相对简单的K u b e l k a-M u n k理论。入射光I 射到厚度为d x 的物体上,部分被散射(I •S •d x ),部分被吸收

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