Tulostetun kuvanlaadun analysointi ja arviointi
Olemme iso painotalo Shenzhenissä Kiinassa. Tarjoamme kaikki kirjajulkaisut, kovakantiset kirjatulostukset, paperipainokirjapainot, kovakantiset muistikirjat, sprial-kirjapainotukset, satulapaperin kirjapainotuotteet, kirjapainopalvelut, pakkauslaatikot, kalenterit, kaikenlaiset PVC-tuotteet, tuoteesitteet, setelit, lasten kirjat, tarrat, kaikki erilaisia erikoispaperivärejä, pelikortti ja niin edelleen.
Lisätietoja saat osoitteesta
http://www.joyful-printing.com. Vain ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
sähköposti: info@joyful-printing.net
Ensimmäinen. esittely
Painettu materiaali on graafisen kopion tulos, ja alkuperäisen materiaalin, laitteiston, kuvantamis- ja siirtoprosessin yhteisvaikutus johtaa tulostetun kuvan muodostamiseen. Grafiikan ja tekstin vektoriattribuutit ovat välttämättömiä sivun kuvaukselle, lajittelulle ja RIP-tulkinnalle. Erityisesti sinun on erotettava toisistaan erilaisten luonnollisten kohteiden, kuten grafiikka, teksti ja kuvat, saadaksesi mahdollisimman kohtuulliset tulokset. Kuvioiden ja tekstin vektoriominaisuudet ovat kuitenkin tuloksettomien tulosten suhteen vähäisiä, koska nämä kohteet menettävät vektoriominaisuutensa, kun ne siirretään paperin pinnalle. Tulostuslaadun arvioinnissa ei siis ole tarpeen erottaa pistematriisikuvia ja kohteen vektorin kuvausominaisuutta ja katsotaan, että tulostuslaadun arviointi vastaa tulostuskuvanlaadun arviointia (tästä eteenpäin kutsutaan kuvaksi laatuarviointi).
Ihmisen kuvanlaadun arviointiteknologian tutkimusta ja soveltamista ei ole koskaan pysäytetty, ja paljon edistystä on tapahtunut kuvantamistekniikan alan kuvanlaadun parantamistoimien jatkuvan kehityksen ansiosta. Esimerkiksi perinteisen painatuksen, hopeohalidografisen valokuvauksen, väritelevision ja sähkövalokuvan digitaalisen painokuvituksen laadunvarmistusmenetelmät, joista monet ovat hyviä korrelaatioita fysikaalisten ominaisuuksien ja subjektiivisten arviointitulosten kanssa, ja niitä on kehitetty myös kuvanlaatuarviointiin järjestelmä eri aloilla. Mutta on vaikea universaalisesti hyväksyä vain asteikon subjektiivisella arvioinnilla.
Väri offsetpaino on nykyajan graafisen painamisen tärkein keino. Painettujen kuvien laadun arviointia on pitkään arvioinut asiakkaan visuaaliset ja subjektiiviset vaikutelmat. Tämä on erittäin heikko ja vaikea työ. Siksi on tärkeää, miten objektiivisesti arvioida ja soveltaa täysimittaisesti teknisiä prosesseja väritulostuksen laadun takaamiseksi. Tulosta kuvan laadun arviointi tarkoittaa tietojen käyttöä, joka edustaa tuotteen ja alkuperäisen välistä korrelaatiota. Tietyillä tiedoilla ja indikaattoreilla säädetään tuotteiden laatuvirheiden sallittavasta alueesta ja laadun heikkenemisestä, jotta varmistetaan kuvan toistettavuus ja laadunvarmuus.
Tulostettujen kuvien laadussa on kolme keskeistä tekijää: 1 kuvan tarkkuus, eli onko kuvan reunatiheyden muutos yhdenmukainen ihmisen visuaalisen herkkyyden kanssa pääasiassa seulapainatuksen ja pisteen laajentuminen painatuksessa. 2 Kuvan taso, eli visuaalisesti erottuva tiheyden taso kuvassa, riippuu pääasiassa kontrastin laajennuksesta ja alenemisesta esipainatuksessa ja tulostuksessa. 3 Kuvan väri eli kuvan eri värien ja neutraalin harmaasapainon toistokyky riippuu pääasiassa värierotusmekanismin, valoherkän materiaalin, paperin, musteen ja vastaavien laadusta.
Toiseksi tärkein menetelmä perinteisen painetun kuvanlaadun arvioinnille
Menetelmää, jolla voidaan arvioida tulostettujen kuvien laatua riippumatta siitä, mikä menetelmä on otettu käyttöön, on viime kädessä syytä kuvata selkeyden, hierarkian ja värin kolme osaa. Arviointimenetelmät jaetaan pääasiassa subjektiiviseen arviointiin ja objektiiviseen arviointiin sekä visuaaliseen arviointiin perustuvaan kattavaan menetelmään.
Subjektiivinen arviointi
Pienten kuvien subjektiivinen arviointi on menetelmä kokemusten perusteella laadittavien kuvien laadun arvioimiseksi. Yleisesti käytettävät subjektiiviset arviointimenetelmät ovat visuaalisia arviointimenetelmiä ja laadullisia arviointimenetelmiä. Visuaalisen arvioinnin menetelmä tarkoittaa sitä, että samassa arvioinnissa olosuhteet (kuten valonlähde ja valaistus), kokenut käsikirjoitus, teknikko ja käyttäjä noudattavat käsikirjoitusta ja painotuotteita ja sitten kunkin henkilön kokemukset, tunteet ja harrastukset ovat Perusperusteiden mukaan kunkin tulosteiden laatu on erinomainen, hyvä, keskisuuri ja erilainen, ja kunkin asteikon taajuus lasketaan. Ne, jotka saavat kiitosta, ovat erinomaisia ja hyviä, ja päinvastoin. Laadullisen indeksin arviointimenetelmässä viitataan tiettyyn laadulliseen indeksiin ja luetellaan tärkeät tekijät, jotka vaikuttavat kunkin indeksin laatuun. Monet kokeneet arvioijat ovat saaneet sen. Kokonaispisteen laatu on erinomainen, ja alempi on huono.
1 moniulotteinen skaalausmenetelmä:
Moniulotteinen skaalaus on matemaattisten tilastojen pohjalta tehty mittakaava. Vertailemalla näytteiden parien eroja tai määrittämällä tyytyväisyysaste näytteeseen voidaan käyttää moniulotteisen mittakaavan menetelmää ihmisten arvioinnissa käytettävien tärkeimpien parametrien analysointiin ja tunnistamiseen. Kun painotettu näyte arvioidaan tällä menetelmällä, voidaan määrittää tulostuslaadun tärkeimpien parametrien suhteellinen merkitys; tuomiolla saavutettu arvo voi tehdä sisäisen korrelaation subjektiivisen arvioinnin ja objektiivisen arvioinnin tai paperin ominaisuuden välillä; ja jokaisen tulostuksen laatu voidaan saada. Arvioinnin luotettavuus, kunkin arvioijan (kuten painatus, paperinvalmisteluasiantuntijat, lukijat, mainostoimisto jne.) Johdonmukaisuus ja arviointiryhmän arviointi.
Moniulotteinen skaalaustekniikka ehdotti Togosen. Sisältö on: Jos kahden elementin välinen tunne on erilainen, erotus voidaan ilmaista geometrisella etäisyydellä. Jos tallennat tämän erotuksen lineaarisella asteikolla, asteikolla oleva asteikko osoittaa etäisyyden ja voit sitten käyttää etäisyyttä muodostamaan enemmän kuin yhdenulotteisen geometrisen mallin, joka heijastaa näytteiden välistä suhdetta.
Moniulotteisen skaalaustekniikan tärkeä piirre on, että tuomareiden subjektiivisiin psykologisiin tekijöihin voidaan tehdä moniulotteinen skaalaus. Kunkin parametrin rooli arvioinnissa voidaan esittää halutulla vektorilla.
2 paria vertailumenetelmää:
Ihmisillä on subjektiivisia ominaisuuksia painotuotteen laadun arvioimisessa. Eri ihmiset tekevät täysin erilaisia päätelmiä. Tätä objektiivista olemassaolon epäjohdonmukaisuutta ei voida sivuuttaa poikkeamana tai satunnaisuutena. Vaikka vertailuarvoa voitaisiin käyttää arvioinnissa, arviointitulokset ovat epäjohdonmukaisia eivätkä subjektiivisen arvioinnin epäjohdonmukaisuutta voida sivuuttaa poikkeamana ja sattumanvaraisena.
Ei lainkaan viitteitä, joita voidaan käyttää perustana vertailuun. Tällä hetkellä sisäisiä vertailuja voidaan tehdä vain tuomittujen kohteiden välillä. On olemassa kaksi tavallista menetelmää: yksi järjestetään tuomitut näytteet tietyssä järjestyksessä; toinen on verrata kunkin näytteen joukkoon arvostettuja näytteitä. Muita arvostettuja näytteitä verrataan yksi kerrallaan, pisteytetään vertailun perusteella ja arvioidaan pisteiden mukaan. Tämä on pareittain vertailumenetelmä. Se kuuluu subjektiiviseen arviointimenetelmään.
Parin vertailumenetelmän toteuttaminen on huolehdittava: Varmista, että tuomarit vertailevat samanaikaisesti kahta näytettä eivätkä ole riippuvaisia tekijöistä, jotka häiritsevät tätä vertailua. Painettujen materiaalien tulee olla samassa vakiovalotilassa ja taustan on oltava neutraali. Vertailuun käytettävän huoneen tulee varmistaa, että tuomarit keskittyvät, eivätkä voi keskeyttää tuomiota tai puuttua tuomareihin. Vertailtavissa olevat näytteet olisi toimitettava tuomareille satunnaisessa järjestyksessä siten, että vertailuprosessi ei sisällä mitään ennakkoluuloja. Tuomarien on oltava selkeästi ja selkeästi perusteltu, millä perusteilla tuomitaan ja ei ole epäselvä.
Tällaiset subjektiiviset kontrastikokeet ovat vain vertailuja sisäisten näytteiden välillä, ja vertailutulokset liittyvät vain vertailtavissa olevaan näytteeseen. Ovatko parien vertaamisen tulokset luotettavia, voidaan tunnistaa tuomareiden "tuomion luotettavuus" eli luotettavuuskertoimen laskemalla.
2. Tavoitteen arviointimenetelmä
Ensimmäisen järjestyksen (hierarkkinen) jäljentäminen:
Lähetettyjen alkuperäisten kontrastialue on hyvin erilainen, kun taas väritulokset toistetaan kuvana, jolla on oleellisesti tasainen tiheysalue. Tämä tiheysalue on paljon pienempi kuin värien alkuperäisten tiheysalue. Värinerotuslevyn valmistuksessa on puristussäätöä tarpeen. Minkälainen uudelleenjakoasetus on hyväksytty kullekin äänitasolle riippuu käsikirjoituksen hierarkkisesta jakautumisesta ja henkilön visuaalisesta käsityksestä. Niistä on sekä visuaalisen vastauksen Mengselin kirkkausarvotekijä että ihmisten visuaalisten psykologisten vaatimusten subjektiivinen tekijä. Käsikirjoituksen luokittelutason säätämisen on integroitava ihmisten visuaaliset psykologiset tarpeet, lisättävä visuaalisen vastauksen fyysinen määrä ja yhdistettävä sitten alkuperäisen kerroksen jakautumisen tila tarkastella painetun kuvan tiheyden gradaatiotason lisääntymiskäyrää ja liitä sitten kopio. Kun evoluutio data kopiointiprosessissa, sävyn tason replikaatiokäyrä on määritelty käsikirjoituksella.
Painetun kuvan sävyn jäljennöksen arviointi painotuotteiden laadun tarkastuksen kannalta on: mittaa kunkin värimustekerroksen painettu kiinteä tiheys; kunkin värimustekerroksen ylipainatuksen nopeuden mittaaminen ja laskeminen; mittauspisteen pisteytys mitataan tai mittaus tulostaa K-arvon; musteen pisteen siirtonopeus tarkistetaan; ja mitataan ja kuvataan painetun tiheysgradraation lisääntymiskäyrä alkuperäiselle. Näiden objektiivisten teknisten tietojen mittaamisella ja sitten verrattaessa laitoksen laatimiin laatustandardeihin voidaan määritellä tiettyjen värillisten painotuotteiden laatutaso.
2 värintoiston arviointi:
Värit kopioidaan ja toistetaan kolmella eri tavalla. Yksi on värintoisto fyysisessä mielessä, mikä edellyttää, että kopiointiväri on täsmälleen sama kuin kunkin värikohdan alkuperäisen värin. Painettu materiaali on tarkoitettu visuaaliseen katseluun. On vaikeata saavuttaa samaa viljaa värin jäljentäminen fyysisessä merkityksessä, eikä se ole välttämätöntä. Toinen on kopiointi kolorimetrisesti, niin että painettu kopiointikuva on yhdenmukainen alkuperäisen värikohdan kromaattisuuden kanssa tai lähellä sitä eli heterogeenistä värivaikutusta, joka on mittausstandardi värin realistiselle objektiiviselle arvioinnille jäljentäminen. Kolmas on värien lisääntyminen psykologisessa merkityksessä, toisin sanoen painetun kopion väri voi olla hieman erilainen kuin alkuperäisen värin väri, mutta väritehos voi saavuttaa visuaalisen psykologian tyydytyksen ja subjektiivisen arviointikertoimen lisätään tähän.
Koska tulostusmateriaalien (paperi, muste jne.) Värikylläisyysominaisuuksien puuttuminen, värierotuksen ja laitteiden suorituskyvyn epätäydellisyys sekä värin puute itse painatus- ja kopiointimenetelmässä, todellinen tulostustekniikka ei pysty palauttamaan uskollisesti alkuperäinen tai Alkuperäisen kohtauksen kaikki värit, vaikka toistettavat osat eivät olisikaan tasavertaisen palautuksen tasoa, voivat olla suhteellisen lähellä. Tämä tuo mukanaan tiettyjä vaikeuksia painotuotannon laadun objektiiviseen arviointiin.
Kromaattisuuden mittauksen tuloksia voidaan vertailla vain painetun aineen läheisyydestä alkuperäiseen tai alkuperäiseen väriin. Samankaltaisuuden ja erilai- suuden välillä värimuutoksen psykologinen kestävyys, eli psykologisen uudelleen- näkyvyyden aste, voidaan sisällyttää painotuotteen värien monipuoliseen ja kokonaisvaltaiseen arviointiin.
Jos objektiivinen tekninen mittausasteikko asetetaan painetun värin läheisyydeksi alkuperäisen värin toistoon, sen tulisi sisältää: painomusteiden värintoistoalueen mittaustarkastus, painetun harmaasävytyksen mittaustarkastus , ja alkuperäisen värin painetun värin absoluuttinen lisääntymistarkkuus. Mittaustesti ja suhteellisen lisääntymisasteen mittauslaskenta.
3 Määritelmän lisääntymisen arviointi:
Väritulosteiden terävyys on tärkeä kuvanlaadun indikaattori. Lukuun ottamatta erityistä taiteellista käsitystä ilmaista kuvia, jokaisella kuvalla pitäisi olla aina tietty taso (aihe tai tausta) selvä. Painetun kuvan terävyyden arviointiin liittyy kolme näkökohtaa: kuvan ääriviivan todenperäisyys; kuvan kahden vierekkäisen kerroksen kontrastin terävyys on pieni kontrasti; alkuperäisen tai painetun kuvan hierarkian, eli sen hienovaraisen, tarkkuus Yksityiskohtainen taso on objektiivisen kohtauksen, ns. tekstuurin, materiaalikoostumuksen ydin.
3. Visioon perustuva arviointimenetelmä
Ihmisen visuaalisen järjestelmän (HVS) vuosien tutkimusten jälkeen ihmiset ovat edistyneet merkittävästi visuaalisen järjestelmän toimintojen ymmärtämisessä neurofysiologian ja psykofysiikan näkökulmista. Kuvanlaatuun liittyvät pääominaisuudet ovat: Weber-Fechnerin laki, eli ärsykkeen signaalin havaittavissa oleva kynnys on verrannollinen taustan intensiteettiin; modulaation siirtofunktio (MTF) on kaistanleveyden ominaisuus ja maksimivaste on 2-5 c / d; Alueen peittämisvaikutus eli kynnyksen taustalla näkyvän signaalin näkyvyys vähenee; alueen monikanavan hajoaminen, visuaalisen signaalin taajuus ja suunta.
Visuaalisesti merkityksellinen objektiivinen vääristymismuoto johdetaan yleensä käyttämällä HVS: n varhaista tietojenkäsittelyvaihetta, verkkokalvosta optisen hermon läpi, optisen kvoasmin ja sivusuuntaisen geenisydämen ytimen aivokuoressa, muuttamaan virhekuvaa "havaintoalueeksi ". Jotta saman amplitudin virheellä on tällä hetkellä sama visuaalinen havainto, ja lopuksi virheiden summa on vääristymisaste, jossa sopiva etäisyysmittaus. HVS: n monimutkaisuus ja laatuvaurioiden laatu on tuonut monia vaikeuksia ongelman tutkimiseen. Aiemmin jotkut tutkijat ovat käyttäneet visuaalisia piirteitä, jotka on saatu suhteellisen yksinkertaisista psykovoivaisista kokeista, kuten taajuudenvalinnasta ja peittämisominaisuuksista, visuaalisten mallien luomiseksi laadun ennustamiseen. Kodin teknologian ja sovellusten jatkuvan kehittämisen ja vaatimusten lisäksi visioon perustuvaa laadun mittaamista koskeva tutkimus on myös syventynyt ja edistynyt merkittävästi.
S. Karunasekera ja N. Kinsbery ehdottivat vahingon vääristymiä. Tällainen heikkeneminen on tavallista vektorikvantisoinnissa ja DCT-koodauksessa, joka koostuu pystysuorasta ja vaakasuorasta reuna-vääristymästä. Subjektiiviset kokeet suoritettiin synteettisissä koekuvissa. Reunavahinkojen visuaalinen herkkyys mitattiin säätämällä neljä parametria: reuna-amplitudi, reuna- pituus, taustan kirkkaus ja taustaaktiviteetti sekä visuaalinen malli. On syytä mainita, että visuaalisen herkkyyden mitataan ärsykkeen vasteajalla sen sijaan, että tavallinen visuaalinen kynnysmenetelmä ja malliparametrit määritetään Constant Sensitivity Pointin vastaavuudella. Vertikaalisen reuna -virheen ennustemalli on (samanlainen vaakasuorassa suunnassa) ja reunatieto on ensin erotettu virhekuvauksesta alipäästösuodattimella sopivalla kaistanleveydellä, ja sitten otetaan huomioon aktiivisuuden ja alueen masking-vaikutukset, joissa aktiivisuus peittää N × reunan ympäri. N-neliön ikkuna painotettu energia ja Fourier-muunnoskertoimien päätös; sitten suoritetaan epälineaarinen transformaatio sopeutumaan HVS: n epälineaarisiin ominaisuuksiin ja lopuksi lasketaan kokonaisvirhe (absoluuttinen keskiarvo). Todellisen luonnollisen kuvan testissä kirjoittaja suunnitteli joitain kuvia samasta MSE: sta, mutta eri lohkorakennejakauma. Mallin ennuste on hyvin sopusoinnussa subjektiivisen testin kanssa, ja se osoittaa myös, että MSE ei ole hyvä vääristymä.
1 Kuvanlaatuarviointi, joka perustuu visuaaliseen havaintoon:
Kuvan heikkenemisen vaikutus ihmisen visuaaliseen visioon määräytyy ihmisen visuaalisen järjestelmän herkkyyden perusteella, jonka ihmisen silmän visuaaliset solut määräävät. Lisäksi ihmisen visuaalisen järjestelmän herkkyyttä vaikuttaa myös paikallisen spatiaalisen taajuuden kuvaan. Suuri määrä kokeellisia tuloksia osoittaa, että pikselivirheen näkyvyyteen vaikuttava tekijä on virheen ympärillä oleva paikallinen alueympäristö eikä koko kuvan taustaympäristö.
Edellä olevien visuaalisten ominaisuuksien mukaan on perustettu useita HVS-malleja kuvan laadun arvioimiseksi. Tyypillisempi HVS-malli on esitetty kuviossa 1. Se simuloi kolme merkittävää visuaalista havaintoa, nimittäin visuaaliset epälineaariset ominaisuudet (Weberin laki). , visuaalisen herkkyyden kaistanpäästösuodin ja visuaalisen monikanavan sekä masking-vaikutukset.
2 Visuaalisen kiinnostuksen pohjalta laadittava kuvanlaatuarviointi:
Kuvasisällön perustuva koodausteknologia on paljastanut kuvan laadun arviointimenetelmien tutkimusta, joka perustuu visuaaliseen kiinnostukseen. Visuaalisen psykologian näkökulmasta näkemys on positiivinen tunne käyttäytymisestä, joka ei liity vain fysiologisiin tekijöihin, vaan riippuu myös merkittävästi psykologisista tekijöistä. Kun ihmiset tarkkailevat ja ymmärtävät kuvia, he ovat usein alitajuisesti kiinnostuneita tietyistä alueista. Näitä alueita kutsutaan "Kiinnostuksen kohteena oleva alueellinen tuotto". Koko kuvan visuaalinen laatu määräytyy usein ROI: n laadun mukaan, ja mielenkiinnon kohteena olevan alueen hajoaminen on joskus vaikeaa havaita. Todellisessa elämässä saman kuvan kuvauksen ihmisellä on suuri poikkeama kulttuuritaustan, ympäröivän ympäristön ja tunteiden vaikutuksesta. Kuitenkin niillä on yhteinen kiinnostuneille alueille kuvassa, ja ne välittävät suurimman osan koko kuvasta. Tavoite tiedot.
Visuaalisen mielenkiintoon perustuva mittausmenetelmä on avannut uudenlaisen kuvan kuvanlaadun arvioinnille. Tämä menetelmä on kuitenkin vielä alkuvaiheessa. On vielä monia ongelmia, joita on tutkittava edelleen, esimerkiksi kuinka määritellä mielenkiintoinen alue kuvaan; Kun on useita mielenkiintoisia alueita, miten määritetään näiden alueiden kiinnostuksen painot ja niin edelleen.
Kolmanneksi päätelmä
Kuvanlaadun oikea arviointi on suuri merkitys koko kuvatietotekniikan kehittämiselle. Uskotaan, että multimediatietotekniikan nopean kehityksen myötä kuvan laadun arviointia koskeva tutkimus tulee yhä enemmän huomiota.
Perinteisissä fuusiokuvanlaadun arviointimenetelmissä on joitain puutteita, kuten subjektiivisia arviointimenetelmiä, jotka ovat liian raskaita ja toistettavia ja objektiiviset arviointitulokset ovat ristiriidassa tai jopa ristiriidassa todellisen kuvanlaadun kanssa ja olemassa olevat arviointimenetelmät ovat sopivampi korrelaatioon. Kuvafuusioarviointi ei sovellu viihdetaloudessa käytettävän fuusiokuvan arviointiin. Siksi HVS-ominaisuuksien käyttöönotto fuusioikuvan mittausmenetelmässä ja perinteisen objektiivisen arviointimenetelmän orgaaninen yhdistelmä ja subjektiivinen arviointimenetelmä ovat tehokkaita tapoja ratkaista tämä ongelma ja myös fuusiokuvan laadun arviointi.