本發(fā)明屬于印刷品質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于小波細節(jié)能量的印刷墨斑測量方法。

背景技術(shù)：

印刷墨斑是影響印刷質(zhì)量的重要因素之一，在實際的生產(chǎn)過程中不可避免，對企業(yè)而言，是難以解決的問題。印刷墨斑是指在實地區(qū)域，由于油墨分布不均勻而導致的斑點或條紋。一般來說在煙標酒標的生產(chǎn)中出現(xiàn)最為普遍，目前對于墨斑的測量主要是人眼視覺判斷和iso印刷墨斑算法。iso印刷墨斑算法是古老的算法，對墨斑進行簡單的計算，精度較低，并且計算量較大。人眼視覺判斷主要是依賴人眼視覺，主觀性較強，但其效率低，精度差，不能滿足高速運轉(zhuǎn)的印刷機。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于小波細節(jié)能量的印刷墨斑測量方法，解決現(xiàn)有測量方法精度差，效率低的問題。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于小波細節(jié)能量的印刷墨斑測量方法，具體按照以下步驟實施：

步驟1，采集圖像：

掃描采集噴墨印刷圖像，取一定大小的圖像，將印刷圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，即為印刷墨斑圖像；

步驟2，分解圖像：

對步驟1得到的印刷墨斑圖像，利用二維離散小波基函數(shù)進行級數(shù)離散分解為高頻部分和低頻部分；

步驟3，提取圖像細節(jié)信息：

采用函數(shù)detcoef2提取步驟2分解后圖像高頻部分的細節(jié)信息；

步驟4，計算墨斑指數(shù)：

求取步驟3提取的所有細節(jié)信息之和，即為墨斑指數(shù)。

本發(fā)明的特點還在于，

步驟1取樣圖像的大小為5cm-8cm，圖像被離散的像素點為≥1024*1024，圖像的灰度等級為100-256。

步驟2具體為：選定小波基函數(shù)和分解級數(shù)j，表達式為其中c為圖像的輸出分解向量，s為圖像的相應的記錄矩陣，i為墨斑圖像。

步驟2所采用的小波基函數(shù)為haar、sym系列、db系列或bior系列函數(shù)中的一種。

步驟2中分解級數(shù)為一級、三級、五級或七級中的一種。

步驟2中高頻部分代表了墨斑圖像的細節(jié)信息，具體是指水平、垂直和對角方向的細節(jié)信息。低頻部分代表墨斑圖像的近似信息。

步驟3中細節(jié)信息的提取具體為：利用二維離散小波變換分解結(jié)構(gòu)工具detcoef2提取從圖像的輸出分解向量c和圖像的記錄矩陣s的高頻信息，則：

水平方向細節(jié)能量信息：eh＝detcoef2('h',c,s,j)；

垂直方向細節(jié)能量信息：ev＝detcoef2('v',c,s,j)；

對角方向細節(jié)能量信息：ed＝detcoef2('d',c,s,j)；

其中j為分解級數(shù)，h、v、d分別代表了圖像的水平、垂直和對角方向。

步驟4具體為：分別對水平、垂直、對角的細節(jié)能量進行求和：

水平方向細節(jié)能量之和：

垂直方向細節(jié)能量之和：

對角方向細節(jié)能量之和：

其中ehm、evm、edm分別代表水平、垂直、對角方向的細節(jié)能量，i、j表示圖像矩陣，d代表圖像上的某一細節(jié)能量。

所有細節(jié)能量之和：pm＝em＝ehm+evm+edm。

本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明一種基于小波細節(jié)能量的印刷墨斑測量方法，采用小波基函數(shù)對墨斑圖像進行分解，然后提取模版圖像細節(jié)信息，在描述墨斑圖像時較全面的反應了圖像中墨斑信息，精確的評價了印刷品墨斑的程度，提高了墨斑測量的精度和測量效率。并且該方法基于計算機軟件，方便操作，易于實現(xiàn)，并且效率高。

附圖說明

圖1是本發(fā)明測量方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例中所采集的墨斑圖像，其中a、b分別為實施例中選取兩幅灰度圖像；

圖3是本發(fā)明實施例中墨斑圖像haar小波基函數(shù)五級分解后與人眼視覺的相關(guān)性圖；

圖4是本發(fā)明實施例中墨斑圖像sys小波基函數(shù)五級分解與人眼視覺的相關(guān)性圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明進行詳細說明。

本發(fā)明一種基于小波細節(jié)能量的印刷墨斑測量方法，如圖1所示，具體按照以下步驟實施：

步驟1，采集噴墨紙印刷圖像：

用掃描儀掃描噴墨紙印刷圖像，掃描儀參數(shù)設置，以能夠準確的掃描到墨斑圖像為準，掃描分辨率為≥1500dpi。

步驟2，將采集到的印刷圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像：

將步驟1掃描得到的墨紙印刷圖像利用matlab對圖像進行灰度化處理使之轉(zhuǎn)化為灰度圖，即為印刷墨斑圖像。圖像的大小為5cm-8cm，圖像被離散的像素點為≥1024*1024，圖像的灰度等級為100-256。

步驟2，分解圖像：

利用二維離散小波基函數(shù)wavedec2對步驟2轉(zhuǎn)化后的印刷墨斑圖像進行離散小波變換，即采用小波基函數(shù)對印刷墨斑圖像進行級數(shù)離散分解。分解級數(shù)為一、三、五或七級，所采用的小波基函數(shù)包括haar、sym系列、db系列和bior系列函數(shù)。

具體分解算法為：

選定小波基函數(shù)和分解級數(shù)j，其中c為圖像的輸出分解向量，s為圖像的相應的記錄矩陣，i為墨斑圖像。

步驟3，細節(jié)能量求和：

圖像經(jīng)步驟2分解離散后分為高頻和低頻部分，去除低頻部分，保留高頻部分的細節(jié)信息。高頻部分代表了墨斑圖像的細節(jié)信息，具體是指水平、垂直和對角方向的細節(jié)信息。低頻部分代表墨斑圖像的近似信息。采用函數(shù)detcoef2提取高頻部分細節(jié)信息，得到水平、垂直、對角的細節(jié)信息，分別表示為圖像的水平細節(jié)能量信息、垂直細節(jié)能量信息、對角細節(jié)能量信息，并對其進行求和，即為墨斑指數(shù)。

具體提取過程為：利用二維離散小波變換分解結(jié)構(gòu)工具detcoef2提取從圖像的輸出分解向量c和圖像的記錄矩陣s的高頻信息，則：

水平方向細節(jié)能量信息：eh＝detcoef2('h',c,s,j)；

垂直方向細節(jié)能量信息：ev＝detcoef2('v',c,s,j)；

對角方向細節(jié)能量信息：ed＝detcoef2('d',c,s,j)。

分別對水平、垂直、對角的細節(jié)能量進行求和，并將所有細節(jié)能量相加，即為墨斑指數(shù)：

水平方向細節(jié)能量之和：

垂直方向細節(jié)能量之和：

對角方向細節(jié)能量之和：

其中ehm、evm、edm分別代表水平、垂直、對角方向的細節(jié)能量，i、j表示圖像矩陣，d代表圖像上的某一細節(jié)能量。

細節(jié)能量之和：pm＝em＝ehm+evm+edm。

步驟4，印刷質(zhì)量判斷：

將所計算的墨斑指數(shù)與標準圖進行比較，如果墨斑圖像的墨斑指數(shù)比標準圖大，則圖像含有墨斑，反之，印刷品合格。

標準圖是指樣張中顏色均勻的，墨斑不被人眼發(fā)覺的墨斑圖像，計算其墨斑指數(shù)既定為標準墨斑指數(shù)。

本發(fā)明一種基于小波細節(jié)能量的印刷墨斑測量方法，采用小波基函數(shù)對墨斑圖像進行分解，然后提取模版圖像細節(jié)信息，在描述墨斑圖像時較全面的反應了圖像中墨斑信息，精確的評價了印刷品墨斑的程度，提高了墨斑測量的精度和測量效率。并且該方法基于計算機軟件，方便操作，易于實現(xiàn)，并且效率高。

現(xiàn)以噴墨紙的印刷墨斑為例，具體來說明本發(fā)明測量墨斑的方法及過程。

(1)設置掃描儀參數(shù)，使之能準確的掃描到墨斑圖像。參數(shù)設置如下：模式為黑白模式，質(zhì)量為高，分辨率大小設為1800dpi。

(2)取噴墨紙印刷圖像，圖像大小為50mm*50mm，圖像像素點離散為1024*1024，圖像的灰度等級為256，圖像數(shù)量為70張。圖2中a、b分別為其中兩幅灰度圖像。

(3)對墨斑圖像進行離散小波變換，分別選用haar、sym函數(shù)進行級數(shù)的分解，分解級數(shù)為一、三、五、七級。

具體算法為選定小波基函數(shù)和分解級數(shù)j：

格式為：c為圖像的輸出分解向量，s為圖像的相應的記錄矩陣。

(4)提取圖像小波分解后的高頻信息，得到圖像的確定級數(shù)上的水平、垂直、對角細節(jié)矩陣，分別表示為圖像的水平細節(jié)能量信息，垂直細節(jié)能量信息，對角細節(jié)能量信息。

具體算法為：利用二維離散小波變換分解結(jié)構(gòu)工具detcoef2提取從圖像的輸出分解向量c和圖像的記錄矩陣s的高頻信息。

水平方向細節(jié)能量信息：eh＝detcoef2('h',c,s,j)；

垂直方向細節(jié)能量信息：ev＝detcoef2('v',c,s,j)；

對角方向細節(jié)能量信息：ed＝detcoef2('d',c,s,j)。

(5)將細節(jié)信息進行疊合，分別得到水平、垂直、對角的細節(jié)能量，對細節(jié)能量進行求和，即為墨斑指數(shù)。

水平方向細節(jié)能量之和：

垂直方向細節(jié)能量之和：

對角方向細節(jié)能量之和：

所有細節(jié)能量之和：pm＝em＝ehm+evm+edm

(6)為了檢驗方法的正確性，將本發(fā)明與人眼的視覺系統(tǒng)做相關(guān)性分析，結(jié)果如下：

表1噴墨紙與人眼視覺評價相關(guān)性

表1是基于小波細節(jié)能量的噴墨紙墨斑與人眼視覺的相關(guān)性系數(shù)，采用兩種小波基函數(shù)對其進行檢驗，可看到與人眼具有良好的相似性，最佳分解級數(shù)為五級七級分解，能夠作為一種有效的方法代替人眼視覺來評價墨斑。

圖3、圖4分別是墨斑圖像在haar和sys小波基函數(shù)五級分解后與人眼視覺的相關(guān)性圖，從圖中可以看出點的離散性較小，說明與人眼視覺的相關(guān)性較高，提高了墨斑測量的精度。