一种基于NPE‑Transformer模型与K‑M理论结合的油墨配色预测方法,涉及智能油墨配色技术领域,其包括以下步骤:S1构建NPE‑Transformer模型;S2构建混合损失函数;S3对输入的光谱反射率数据进行标准化处理;S4生成与波长相关的自适应位置编码;S5将光谱反射率数据与生成的自适应位置编码相加后,输入到NPE‑Transformer模型的多个编码器模块中;S6经过解码器模块多层解码处理后,生成符合实际应用中的物理规律的CMYK浓度预测值。能够更好地理解和利用光谱数据中的复杂模式和物理特性,从而在复杂光谱数据条件下更精确地预测CMYK(分别为青、品、黄、黑四色)配方,进一步提高了配色预测的精度。
背景技术
传统印刷行业的配色主要依赖人工经验和直觉,耗时且难以满足现代印刷工业对高精度色彩和高效生产的需求。随着计算机配色技术的进步,研究者们提出了多种配色方法,如Stearns-Noechel、Kubelka-Munk、三刺激值配色、蒙版方程、光谱配色以及神经网络配色理论等。如Kubelka-Munk配色模型基于物理光学理论,适用于多层介质且参数具有物理意义,但其线性假设限制了处理复杂非线性光反射的能力,且需要大量实验数据。相比之下,神经网络模型具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力,适用于多种场景,但其训练复杂,数据需求高且缺乏可解释性。
实现思路