同色異譜現(xiàn)象的解決方案——光譜復(fù)制

對色燈箱的作用實在同色異譜產(chǎn)生時檢測其存在，并利用印刷手段調(diào)節(jié)顏色配置，最終確定這種現(xiàn)象的避免。
由于同色異譜現(xiàn)象引起的客戶糾紛數(shù)不勝數(shù)，為了有效減少同色異譜現(xiàn)象，采用光譜復(fù)制是解決顏色匹配應(yīng)用的方法。光譜復(fù)制的目標是進行最好的光譜匹配的復(fù)制，從而使得即使在很大的照明差異下，配色誤差也在視覺容許范圍之內(nèi)，在各種各樣的照明和觀察條件下可以統(tǒng)一再現(xiàn)。
顏色光譜復(fù)制方法研究主要分為以下5個模塊：顏料評估、理想油墨選擇、光譜預(yù)測模型選擇、基于光譜分色將同色異譜降到最低、傳統(tǒng)印刷或是直接數(shù)字印刷，如圖1所示。以下將分塊介紹各個模塊的功能及實現(xiàn)。

顏料評估
為了減小原稿和印刷復(fù)制品光譜數(shù)據(jù)間的同色異譜現(xiàn)象，就有必要先了解顏料的光譜特性，然后使用一系列具有相同或相似光譜特性的顏料來合 成新的光譜誤差最小甚至為零的顏料。但是，在實際生產(chǎn)中，并不一定能從顏料生產(chǎn)廠家那里得到原始的顏料信息，只能通過統(tǒng)計學(xué)的方法得到相近信息。任何光譜數(shù)據(jù)都能通過多光譜分析設(shè)備得到，也能通過分光光度計等來測量一定范圍內(nèi)的可見光譜數(shù)據(jù)。樣品的光譜數(shù)據(jù)在多維向量空間中分布，而主成分分析法PCA可以把光譜數(shù)據(jù)分解成更小的統(tǒng)計學(xué)維數(shù)，這些維數(shù)支配主要光譜測量變化。在分析階段，通過PCA對原始圖像進行統(tǒng)計分析，在進行分色之前先輸入光譜數(shù)據(jù)，接著進行強制性的轉(zhuǎn)換及選擇，從而科學(xué)地估算出使得光譜合成誤差最小時所需的基元數(shù)量。
顏料評估程序需要系統(tǒng)地評估一系列原始顏料信息，使得各種顏料的線性混合物在各個像素上的光譜特性都是和輸入的光譜信息最接近的。理論上，如果現(xiàn)有的油墨數(shù)據(jù)庫中存在使用PCA法分析得到的主要顏料成分，用這些現(xiàn)存的油墨進行半色調(diào)印刷就能得到理想的印刷復(fù)制品。圖2為該模塊的示意圖。