面向家紡產(chǎn)品云定制的數(shù)碼噴印彩色管理技術(shù)

金小團　陳剛　陳純

摘要：認(rèn)為家紡產(chǎn)品云定制的核心技術(shù)難點是對產(chǎn)品的圖案色彩進行管理，減小甚至消除由于顯示器和數(shù)碼噴印機成色原理不同導(dǎo)致的色差問題。從色彩一致性建模入手，提出了面向設(shè)備和面料無關(guān)的顏色一致性度量學(xué)習(xí)算法、可伸縮的顏色一致性度量學(xué)習(xí)算法、感知驅(qū)動的面料顏色增強等面向家紡產(chǎn)品云定制的顏色管理關(guān)鍵技術(shù)。此外，還介紹了一款寬幅自動色彩掃描裝置，可用來采集產(chǎn)品的顏色信息，即色彩管理算法的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞： 家紡產(chǎn)品大規(guī)模定制；數(shù)碼噴印；顏色管理；大數(shù)據(jù)驅(qū)動

Abstract： The core technological difficulty of cloud-based customization is the color management of products. It can reduce the risk of color differences due to the different coloring mechanisms of the display device， printing equipment and fabric material. We propose the device-independent and fabric-independent color consistency metric learning algorithm， scalable color consistency measure learning algorithm， perception-driven fabrics color enhancement and other key technologies of color management used for the cloud-based customization of home textile products. In addition， a wide-format color scanning device is designed to collect the products color information， which is the basic data for color management algorithm.

Key words： massive household textile customization； digital textile printing； color management； big-data driven

紡織工業(yè)是中國國民經(jīng)濟的民生產(chǎn)業(yè)。隨著社會的進步和生活水平的提高，人們對于紡織品的消費理念已經(jīng)發(fā)生了重大變化，正呈現(xiàn)出個性化、時尚化與整體化的發(fā)展趨勢，以往大批量生產(chǎn)提供的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品已經(jīng)不能滿足消費者的需求。企業(yè)也由此面臨著提高產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計能力、縮短交貨期和改善服務(wù)的壓力，必須對不斷變化的市場做出快速反應(yīng)。

但目前傳統(tǒng)紡織業(yè)尚不能很好適應(yīng)這一挑戰(zhàn)，存在著諸多問題亟待解決。傳統(tǒng)紡織印染行業(yè)采用“分色→制版→調(diào)漿調(diào)色→打樣→批量生產(chǎn)”的工藝流程，只能支持“大批量、少品類、慢變化”的制造模式，無法實現(xiàn)“多品類、小批量乃至單批量”，不能適應(yīng)紡織行業(yè)“個性化、時尚化與整體化”的發(fā)展趨勢。另一方面，受限于可生產(chǎn)的產(chǎn)品種類，大量設(shè)計方案浪費，大批設(shè)計師聰明才智不能得到充分發(fā)揮，中國紡織行業(yè)目前尚處于附加值低、薄利多銷的初級階段，這制約著紡織行業(yè)從中國制造走向中國創(chuàng)造。

基于四色印刷（CMYK）四基色混色的紡織品數(shù)碼噴印技術(shù)的出現(xiàn)，對紡織印染業(yè)的生產(chǎn)工藝產(chǎn)生了顛覆式的變革，也為家紡產(chǎn)品云定制提供了可能。

在這一新型工藝的支持下，針對目前家紡行業(yè)提出的重大需求，以互聯(lián)網(wǎng)為平臺，以家紡產(chǎn)品個性化定制與虛擬真實感展示為亮點，以智能化專家設(shè)計系統(tǒng)為支撐，以數(shù)字化生產(chǎn)工藝為核心，以新型行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系為基礎(chǔ)，構(gòu)建家紡產(chǎn)品云定制平臺，可逐步形成全新的家紡領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，改變當(dāng)前家紡產(chǎn)業(yè)低附加值、薄利多銷、高能耗、高排放的格局，實現(xiàn)整個家紡行業(yè)的技術(shù)與商業(yè)模式的革命。

1 顏色管理在家紡產(chǎn)品云定

制技術(shù)體系中的重要作用

在個性化紡織品云定制的設(shè)計生產(chǎn)流程中，產(chǎn)品設(shè)計師設(shè)計出海量的花型方案，最終用戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺在現(xiàn)有設(shè)計方案的基礎(chǔ)上對花型、色彩等進行定制，形成個性化的產(chǎn)品設(shè)計稿并進行在線支付，生產(chǎn)廠家在平臺上接收用戶訂單，安排后續(xù)噴印生產(chǎn)，并將產(chǎn)品寄送給用戶。

在如上所述的紡織品云定制流程中，要實現(xiàn)“所見即所得”的個性化定制，最為核心的技術(shù)難點就是要解決設(shè)計師、最終用戶、生產(chǎn)廠家的多種顯示器、數(shù)碼噴印機之間的色差問題。這一問題的成因主要有以下3個方面。

（1）三原色（RGB）色彩空間和CMYK色彩空間的色彩表達能力不同。設(shè)計師和最終用戶使用的色彩輸出設(shè)備是顯示器，采用RGB色彩模式，而生產(chǎn)廠家使用的色彩輸出設(shè)備是數(shù)碼噴印機，采用CMYK色彩模式。這兩種色彩模式的顏色空間不存在一一對應(yīng)的關(guān)系，且CMYK色彩空間小于RGB色彩空間，需要在產(chǎn)品設(shè)計時在RGB色彩空間中模擬CMYK顏色。

（2）不同品牌、型號的顯示器之間色彩表現(xiàn)力也不盡相同，甚至同一臺顯示器由于亮度、對比度參數(shù)設(shè)置的不同也會導(dǎo)致人眼看到的色彩有所差異。傳統(tǒng)方法需要用校色儀等專業(yè)設(shè)備對顯示器進行校準(zhǔn)，設(shè)備成本高，操作復(fù)雜，無法在大量最終用戶中推廣應(yīng)用。

（3）數(shù)碼噴印生產(chǎn)時不同批次的墨水會對產(chǎn)品色彩產(chǎn)生影響，需要通過打樣等工序進行顏色校準(zhǔn)。在傳統(tǒng)的大批量生產(chǎn)模式中，打樣產(chǎn)生的成本可以在批量生產(chǎn)中攤薄，對于小批量、單批量的個性化云定制紡織品，反復(fù)打樣將造成生產(chǎn)成本的激增。必須通過對數(shù)碼噴印色彩進行建模和補償，實現(xiàn)準(zhǔn)確的顏色管理，才能有效的控制打樣成本。

綜合上述3個因素，通過技術(shù)手段縮小或消除不同輸出設(shè)備之間的色彩差異，是保證紡織品云定制產(chǎn)品質(zhì)量，提高產(chǎn)品附加值，使個性化紡織品云定制真正落地實現(xiàn)的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性核心技術(shù)問題。

2 面向家紡產(chǎn)品云定制的

顏色管理關(guān)鍵技術(shù)

面向家紡產(chǎn)品云定制的顏色管理主要包括色彩一致性、顏色一致性度量學(xué)習(xí)、感知驅(qū)動的顏色增強、主題色提取等關(guān)鍵技術(shù)。在這些技術(shù)領(lǐng)域，前人已經(jīng)開展了一些基礎(chǔ)性的研究工作，如：在色彩一致性方面，國際照明委員會（CIE）提出了CIE DE94、CIE DE2000[1]等色差公式，另外文獻[2]提出了視覺感知保真度顏色誤差測量準(zhǔn)則S-CIELAB；在顏色一致性度量學(xué)習(xí)方面，目前已經(jīng)有物理轉(zhuǎn)換模型[3-4]、數(shù)值量化轉(zhuǎn)換模型[5-7]、3D LUT法[8]等3類模型；在感知驅(qū)動的色彩增強方面，現(xiàn)有方法一般將視覺感知特征應(yīng)用于圖像增強處理中，很少應(yīng)用于紡織品印染的顏色增強；在主題色提取方面，也已經(jīng)出現(xiàn)了基于聚類[9-10]、顏色直方圖[11]、人眼視覺模擬[12]等技術(shù)的方法。

這些現(xiàn)有技術(shù)由于其提出的背景均不是家紡產(chǎn)品云定制，直接應(yīng)用在紡織品顏色管理中往往效果不佳，或需要大量的人工干預(yù)操作，無法滿足大規(guī)模云定制的色彩管理需求。為此，本文提出了一套面向家紡產(chǎn)品云定制的顏色管理技術(shù)。

2.1 色彩一致性模型構(gòu)建

現(xiàn)有的色差公式和色彩一致性評估模型主要針對于通用色彩一致性情況，對紡織品印染的顏色管理并不完全適用。新的顏色一致性評估模型需要能夠貼近模擬人眼的主觀感受，通過對色調(diào)、飽和度、亮度的視覺先驗學(xué)習(xí)，構(gòu)造與人類視覺最匹配的色彩一致性評估模型。為此，作者提出了先進行主題色提取，再進行色彩一致性評估的技術(shù)思路。

在主題色提取方面，作者提出的算法將圖片按照顏色、邊緣屬性進行精細化分割[13]。在精細劃分獲得顏色的多個類基礎(chǔ)上，根據(jù)人的視覺特性與圖像中顏色的空間分布來定義并構(gòu)造圖模型，并以能量方程描述，包含顏色空間一致性、圖像結(jié)構(gòu)信息、圖像通道感知優(yōu)先度等人類視覺特性和其他顏色的相關(guān)性信息，以及顏色節(jié)點本身信息。通過最小化能量函數(shù)，獲得需要提取的主題色。

針對紡織品顏色一致性的評估，現(xiàn)有的色差公式CIE2000有相對較小的色差，但和人類視覺觀察結(jié)果仍存在明顯差異。為了求取出的色差與人眼觀察結(jié)果相近，擬在計算色差前加入可以去除圖像中人眼視覺察覺不到信息的空間預(yù)處理函數(shù)（CSF），并對已經(jīng)求得的色差進行池化操作，求得顏色一致性值，以實現(xiàn)與人類視覺復(fù)雜感知機制相匹配。

2.2 面向設(shè)備和面料無關(guān)的顏色

一致性度量學(xué)習(xí)算法

顏色的顯示與呈現(xiàn)對設(shè)備有較強的依賴性，針對3種不同級別的用戶（最終用戶、產(chǎn)品設(shè)計師、紡織品制造商），提供相應(yīng)的校準(zhǔn)流程，使得顯示器處于設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)，解決顯示器設(shè)備的差異性。需要對每臺數(shù)碼噴印設(shè)備與布料分別進行顏色一致性度量學(xué)習(xí)，并生成對應(yīng)的國際色彩聯(lián)盟（ICC）文件。

以數(shù)碼噴印機的ICC制作為例，通常在CMYK或CMYK多通道與設(shè)備無關(guān)顏色空間中會存在多種映射關(guān)系，直接進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)出來的模型泛化性較差。作者提出了通過現(xiàn)有公式將設(shè)備相關(guān)顏色空間中的顏色轉(zhuǎn)換到設(shè)備無關(guān)顏色空間，使得轉(zhuǎn)換后的顏色空間與設(shè)備無關(guān)顏色空間處于同一空間，然后將顏色空間劃分為若干個子空間。然后對每個子空間分別利用如圖1所示的徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)對應(yīng)轉(zhuǎn)換關(guān)系[14]。圖2為我們算法生成ICC文件將RGB色塊集轉(zhuǎn)換為CMYK色塊集效果圖，通過圖2可以看出，RGB圖轉(zhuǎn)換為CMYK圖并印染后，色差在人眼可察覺范圍內(nèi)，滿足用戶較高的印染需求。

2.3 可伸縮的顏色一致性度量學(xué)習(xí)

算法

不同的用戶對顏色重現(xiàn)的效果需求是存在差異的。針對通用情況，利用數(shù)碼噴印機-顯示器組合采集數(shù)據(jù)，通過色差最小化求解不同面料和顯示器以及不同面料之間的顏色一致性通用色彩變換函數(shù)，基于變換函數(shù)生成對應(yīng)的ICC文件。

對于有個性化需求的用戶，可以采用通用色彩變換函數(shù)與用戶個性化顏色需求相結(jié)合的方式，通過色差最小化求解針對該用戶需求的定制色彩變換函數(shù)，然后利用個性化變換函數(shù)，生成對應(yīng)的ICC文件。用戶個性化顏色需求從用戶提供的圖片中提取出主題色，用于優(yōu)化顏色變換函數(shù)，圖3為此算法提取出主題色與人類提取出主題色對比圖，該算法可以較好的提取出人類視覺關(guān)注的主題色，以滿足用戶個性化需求。

2.4 感知驅(qū)動的面料顏色增強

通過研究對色域內(nèi)顏色感知的分布，獲得顏色感知先驗分布，在保持重現(xiàn)真實顏色的基礎(chǔ)上，對重要的顏色進行增強處理，使得處理后的顏色效果滿足用戶的主觀感受需求。對彩色圖像進行感知的視覺暗示包括3個方面：顏色空間一致性、圖像結(jié)構(gòu)信息、圖像通道感知優(yōu)先度[15]。顏色空間一致性描述了圖像中顏色相對位置存在的關(guān)系，去除獨立于顏色通道的亮度通道，在色調(diào)通道與色度通道上獲得顏色空間的一致性；圖像結(jié)構(gòu)信息描述了圖像中色調(diào)、色度、亮度在3個通道上的變化，通過整合在3個通道上的梯度差來獲得圖像結(jié)構(gòu)信息；圖像感知優(yōu)先度描述了人類視覺在觀察一幅圖像時對色調(diào)、色度、亮度3個通道的感知次序，可以分別通過3個通道上的梯度差來獲得量化的權(quán)重?；谶@3方面的視覺暗示，構(gòu)造出基于視覺感知的顏色增強概率圖模型，并將提取出的視覺暗示最大化地應(yīng)用于增強后的圖像，以此來實現(xiàn)該模型。

3 寬幅自動色彩掃描裝置

上述顏色管理關(guān)鍵技術(shù)均需要對家紡產(chǎn)品的實際色彩進行準(zhǔn)確測量，為此，作者設(shè)計了寬幅自動色彩掃描裝置。該裝置主要由測色平臺、自動滑軸、照相機、測色儀構(gòu)成，結(jié)構(gòu)如圖4所示。在測色開始之前，通過照相機獲得印染好的色塊集在測色平臺上的圖片，利用圖像處理算法獲得色塊集的位置信息，包含印染色塊集拉伸與形變位置信息，根據(jù)位置信息，計算出測色儀的掃描路徑，然后通過X、Y軸方向的移動自動獲得被測樣品上的所有色塊值，測得數(shù)據(jù)自動輸入計算機，進行色彩測量值的誤差補償后，保存用于顏色一致性度量學(xué)習(xí)的預(yù)處理數(shù)據(jù)。

4 結(jié)束語

隨著家紡產(chǎn)品個性化、時裝化、整體化發(fā)展趨勢的日益凸顯，依托互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)碼噴印技術(shù)進行家紡產(chǎn)品云定制將對家紡行業(yè)的技術(shù)和商業(yè)模式產(chǎn)生革命性的影響。在互聯(lián)網(wǎng)平臺上進行家紡產(chǎn)品云定制，其主要核心是對產(chǎn)品的圖案色彩進行管理，減小甚至消除由于顯示器和數(shù)碼噴印機成色原理不同導(dǎo)致的色差問題。本文從色彩一致性建模入手，提出了面向設(shè)備和面料無關(guān)的顏色一致性度量學(xué)習(xí)算法、可伸縮的顏色一致性度量學(xué)習(xí)算法、感知驅(qū)動的面料顏色增強等面向家紡產(chǎn)品云定制的顏色管理關(guān)鍵技術(shù)，并研制了寬幅自動色彩掃描裝置采集產(chǎn)品的顏色信息作為色彩管理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

應(yīng)用本文研發(fā)的技術(shù)和裝置，作者所在的國家數(shù)碼噴印工程技術(shù)研究中心搭建了家紡產(chǎn)品在線云定制平臺，探索了實現(xiàn)了家紡產(chǎn)品的在線大批量定制和設(shè)計、制造、商務(wù)、物流的一條龍服務(wù)模式。與相關(guān)企業(yè)合作，在江蘇南通建成了年產(chǎn)量10 000平方米以上的家紡大批量定制生產(chǎn)示范應(yīng)用基地，提高了應(yīng)用單位的產(chǎn)品附加值，促進了家紡行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，取得了顯著的社會經(jīng)濟效益。

致謝

本研究得到宋明黎教授和吳曉凡博士的幫助，謹(jǐn)致謝意！

參考文獻

[1] CIE. Technical Report： Industrial Color-difference Evalution[R]. Vienna： Central Bureau of the CIE， 1995

[2] ZHANG X， WANDELL B A. A Spatial Extension to CIELAB for Digital Color Image Reproduction[C]// Proceedings of the SID Symposiums， USA：SID， 1996（27）：731-734

[3] BERNS R S， MOTTA R J， GORZYNSKI M E. CRT Colorimetry. Part I： Theory and Practice [J]. Color Research & Application， 1993， 18（5）： 299-314. DOI：10.1002/col.5080180504

[4] KATOH N， DEGUCHI T， BERNS R. An Accurate Characterization of CRT Monitor （I） Verifications of Past Studies and Clarifications of Gamma[J]. Optical Review. 2001， 8（5）：305-314. DOI：10.1007/s10043-001-0305-0

[5] SUN B， LIU H， ZHOU S， et al. Evaluating the Performance of Polynomial Regression Method with Different Parameters during Color Characterization[J]. Mathematical Problems in Engineering， 2014， 20（3）：1-7

[6] CHO M S， KANG B H， LUO M R. Device Calibration of a Color Image Scanner Digitizing System by Using Neural Networks[C]// Neural Networks， 1995. Proceedings.， IEEE International Conference on， USA：IEEE， 1995（1）：59-62. DOI：10.1109/ICNN.1995.487877

[7] CHAN J Z， ALLEBACH J P， BOUMAN C A. Sequential Linear Interpolation of Multidimensional Functions[J]. IEEE Transactions on Image Processing， 1997， 6（9）：1231-1245. DOI：10.1109/83.623187

[8] BASTANI B， CRESSMAN B， FUNT B. Calibrated Color Mapping Between LCD and CRT Displays： A Case Study[J]. Color Research & Application， 2005， 30（6）：438-447

[9] WEEKS A， HAGUE G. Color Segmentation in the Hsi Color Space Using the K-means Algorithm[C]// Electronic Imaging. International Society for Optics and Photonics， USA： SPIE， 1997：143-154

[10] BEZDEK J C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms[M]. Dordrecht： Kluwer Academic Publishers， 1981

[11] DELON J， DESOLNEUX A， Lisani J L， et al. Automatic color palette[J]. Inverse Problems and Imaging， 2005， 1（2）：706-709. DOI：10.1109/ICIP.2005.1530153

[12] LIN S， HANRAHAN P. Modeling How People Extract Color Themes From Images[C]// SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems， USA：ACM， 2013：3101-3110. DOI：10.1145/2470654.2466424

[13] LIU X， SONG M L， TAO D C， et al. Random Geometric Prior Forest for Multi-Class Object Segmentation[J]. IEEE Transactions on Image Processing， 2015， 24（10）：3060-3070. DOI：10.1109/TIP.2015.2432711

[14] SONG M L， TAO D C， HUANG X Q， et al. Three-Dimensional Face Reconstruction From a Single Image by a Coupled RBF Network[J]. IEEE Transactions on Image Processing， 2012， 21（5）：2887-2897. DOI：10.1109/TIP.2012.2183882

[15] SONG M L， TAO D C， CHEN C， et al. Color to Gray： Visual Cue Preservation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2010， 32（9）：1537-1552. DOI：10.1109/TPAMI.2009.74