【摘 要】
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该文在分析现有的各种色彩匹配方法所存在问题的基础上,提出了一套RGB到CMY和CMY到CMYK的色彩匹配方法,通过对样本数据的学习建立色彩匹配关系,确保算法的通用性和自动化.在R
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该文在分析现有的各种色彩匹配方法所存在问题的基础上,提出了一套RGB到CMY和CMY到CMYK的色彩匹配方法,通过对样本数据的学习建立色彩匹配关系,确保算法的通用性和自动化.在RGB到CMY的色彩匹配部分,根据传统的两类方法,即函数转换方法和查表插值方法,在时空效率和转换精度方面优缺点互补的特性,该文提出将函数转换与查表修正相结合的色彩匹配方法,在确保时空效率的前提下,显著提高了转换精度.在CMY和CMYK的色彩匹配部分,针对传统方法样本量大、抗噪性能差的问题,提出两种基于逐步逼近思想的灰度平衡方法,即分区逼近方法和折半逼近方法,极大的压缩了样本空间并增强了抗噪性能.最后,该文将上述色彩匹配方法应用于彩色喷墨打印实践,解决了RGB到CMYK的色彩匹配问题,取得了令人满意的效果.结合所提出的算法,该文还探讨了色彩匹配算法理论与应用实践中的一些共性问题.
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