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基于隐层改进的b p 网络在织物染色配色中的应用研究 摘要 进年来织物配色理论发展迅速，而随着计算机技术的普及及深入，配色与计算 机技术相结合是适应现代化生产的必然趋势。本文针对传统的b p 网络在织物染色配 色中的缺点，提出了一种参考隐层输出的改进算法，建立了一个计算精度更高、收 敛速度更快的计算机配色网络模型。 本文从色度学的角度分析了织物染色配色原理及色差产生的原因。目前计算机 配色技术的理论基础是k u b e l k a - m u n k 理论，由此发展起来的配色方法有两种：三刺 激值配色和全光谱配色，这两种配色方法都取得了很好的效果，但是因为三刺激值 配色法只能求解三种染料的配色、全光谱配色法不能很好地解决k s 值与浓度之间 的非现行关系，所以这两种典型的配色方法不能广泛应用与织物的染色配色。 人工神经网络以其自学习自适应的特点，以及并行分布式存储、可以任意逼近 复杂的非线性关系的优势，深受各个生产领域的欢迎。而在多种人工神经网络模型 中，最值得研究应用的就是b p 神经网络，即误差反向传播网络，通过数据的正向传 输和误差的反向传播来完成训练学习，从而调整权值阈值以达到我们预期的目的。 尽管b p 网络有强大的非线性处理优势，但是仍有局限性：容易陷入局部最小点、 收敛误差较大及泛化能力不强等，因此，本文提出了一种基于隐层改进的b p 算法， 即，将隐层的输出和输入层的输出同时作为隐层的输入，进而更精确地训练网络降 低误差，并用m a t l a b 仿真实现，分别针对深色、中色和浅色不同色系的样本数据进 行训练，并用训练后的神经网络模型对织物配色配方进行预测，通过仿真浓度输出 值的对比，从训练的速度和精度进行分析，结果表明，基于隐层改进的b p 网络性能 较传统的b p 网络有明显的提高，从而为计算机配色及其理论在织物染色配色中的应 用提供了一个新的参考。 关键词：计算机配色；k u b e l k a - t u n k 理论；b p 神经网络；隐层改进 本论文系国家自然科学基金资助项目( n o 6 0 7 4 3 0 0 4 ) r e s e a r c ho na p p l i c a t i o no fb pn e u r a ln e t w o r k si nc o m p u t e rc o l o r m a t c h i n gf o rt e x t i l ed y e i n gb a s e do nh i d d e nl a y e ri m p r o v e m e n t a b s t r a c t r e c e n t l y , t h et h e o r yo ft e x t i l ed y e i n ga n dc o l o rm a t c h i n ga r ed e v e l o p e dv e r yq u i c k l y , a n dt h ec o m p u t e rt e c h n o l o g yb e c o m e s m o r ea n dm o r ep o p u l a r t h i sh a sm a d ei tn e c e s s a r y f o r t h ef i e l do ft e x t i l ec o l o rm a t c h i n gt oc o m b i n et h et h e o r yw i t ht h ec o m p u t e rt e c h n o l o g y d u et ot h es h o r t a 窖eo ft r a d i t i o n a lc o l o rm a t c h i n gm e t h o d sa p p l i e dw i t hb pn e u r a ln e t w o r k , a l li m p r o v e da l g o r i t h mi sp u tf o r w a r di nt h i sp a p e lt h en e wa l g o r i t h mr e f e ：r e n c e st h e o u t p u t so fh i d d e ni a v e r i nt h i sa l g o r i t h m ，t h ei n p u to fh i d d e nl a y e rc o m b i n e st h ei n p u t d a t ea n dt h eo u t p u to fh i d d e nl a y e li tf o c u e se s t a b l i s h i n gam o d e lo fc o l o rm a t c h i n gf o r t e x t i l ed y e i n gw i t hg o o dp r e c i s i o na n dh i g h e rc o n v e r g e n c es p e e d t h i sp a p e ra n a l y s e st h et h e o r yo ft e x t i l ed y e i n ga n dc o l o rm a t c h i n ga n dt h ec a u s a t i o n o fc h r o m a t i s mf r o mt h ea s p e c to fc i ec h r o m a t i cc o l o r i m e t r y t h et r a d i t i o n a ic o m p u t e r c o l o rm a t c h i n gm e t h o d sa r eb a s e do nt h ek u b e l k a m u n kt h e o r y o nt h eb a s i so ft h e t h e o r y , t r i s t i m u l u sv a l u e sa n dr e f l e c t i o ns p e c t r u mm e t h o d sa r ea d v a n c e d a l t h o u g ht h e s e t w ot y p i c a lm e t h o d sa l ee f f i c i e n t t h e ya r en o ta p p l i e dd i r e c t l yf o rt e x t i l ed y e i n ga n dc o l o r m a t c h i n gf o rt h e i r ss h o r t a g e s t h ef o r m e ri so n l ya d a p tt or e s o l v et h ep r o b l e ma b o u to n l y t h r e ed y e i n gc o n s i s t e n c e v a l u e s t h el a t t e ri si n e f f i c a c yt od e a lw i t ht h en o n 1 i n e a rr e l a t i o n b e t w e e nt h e sv a l u ea n dt h ec h r o m a t h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sh a si t sp r e d o m i n a n c e ss u c ha s i ti sas e l f - a d a p t i v e m e t h o d i t sc o n c u r r e n td i s t r i b u t e dm e m o r ym o d e s ot h ea p p l i c a t i o no ft h ea n ns p r e a d s w i d e l y t h i sp a p e rc h o i c e sb pn e u r a ln e t w o r k sf r o mt h em o d e l so fa n nt oa p p l yo nt h e t e x t i l ed y e i n ga n dc o l o rm a t c h i n g a f t e rt r a i n i n gt h eb pn e u r a ln e t w o r k sb yt h ed a t e p r o p a g a t i o ni np o s i t i v ed i r e c t i o na n d t h ee r r o rv a l u e sp r o p a g a t i o ni nr e v e r s ed i r e c t i o n ，a s u i t a b l en e t w o r ki sb u i l du p a l t h o u g ht h eb pn e t w o r kh a ss t r o n gn o n l i n e a ra d v a n t a g e ，i t h a s m a n y d i s a d v a n t a g e ss u c ha st h et e n d e n c yt ob e c o m i n gt r a p p e di n t ol o c a lm i n i m a ，p o o rp r e c i s i o n a n ds l o wc o n v e r g e n c es p e e d t h e nan e t w o r ki sd e s i g n e da n dt r a i n e di n t h i sp a p e rb ya m o d i f i e dt r a i n i n ga l g o r i t h mb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k w h i c hr e f e r e n c e st h eo u t p u to f h i d d e nl a y e r ，f o rt e x t i l ed y e i n gc o m p u t e rc o l o rm a t c h i n g t h i sn e t w o r ki ss i m u l a t e da n d i m p l e m e n t e dw i t hm 棚。ab w r em a k eu s eo ft h et r a d i t i o n a la n dn e wb pn e u r a ln e t w o r k t om a k et h es i m u l a t i o ne x p e r i m e n tr e s p e c t i v e l ya i m i n ga tt h es a m p l eo ft h ed a r k ，m e d i u m a n dl i g h tc o l o rp i g m e n t s t h ep o s s i b i l i t ya n dr e l i a b i l i t yo ft h em o d i f i e db pn e t w o r ku s e d i nc o l o rm a t c h i n gf o rt e x t i l ed y e i n gh a v eb e e nc o n f i r m e db ye x p e r i m e n t s k e yw o r d s ：c o m p u t e rc o l o rm a t c h i n g ；k u b e l k a - m u n kt h e o r y ；b pn e u r a ln e t w o r k ； h i d d e nl a y e ri m p r o v e m e n t 学位论文独创性声明与学位论文知识产权权属声明 学位论文独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文系本人在导师指导下独立完成的研究成果。文中 依法引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上 已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成 果。 本人如违反上述声明，愿意承担由此引发的一切责任和后果。 论文作者签名：勺糍确日期：砰月矿日 学位论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。 学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校 后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为 青岛大学。 本学位论文属于： 保密口，在年解密后适用于本声明。 不保密叹 ( 请在以上方框内打“”) 论文作者签名2 旒咱 啉砷年彳月矿日 导师签名： h 事雄日期一年6 月g 日 ( 本声明的版权归青岛大学所有，未经许可，任何单位及任何个人不得擅自使用) 5 1 第一章概述 第一章概述 1 1 概述 织物的染色是提高纺织产品附加值的关键行业，同时也是纺织业的发展和技术 水平的综合体现。织物的染色染色需要依赖配色这一环节把染料的品种、数量与产 品的色深联系起来。4 0 年前，配色要依靠有经验的技术人员训练出来的眼力和记忆 力，凭借经验分析样品，估算染色配方，打小样、目测标样，然后根据估算误差修 正配方重新打样、逐次逼近，直到同标样相比，目测色差按灰度卡达到一定的标准 为止。这种人工经验配色法效率低下，配色重现性差，因个人的差异会直接影响配 方可靠性，如果继续依赖经验，无疑很难适应曰益激烈的商业竞争n 州。 近年来织物配色理论发展迅速，而随着计算机技术的普及及深入，配色与计算 机技术相结合是适应现代化生产的必然趋势乜1 。计算机配色( c o m p u t e rc o l o r m a t c h i n g ，简称c c m ) 是使用计算机技术与设备实现测色与配方预测的技术。计算 机测色配色系统包括测色仪、计算机以及测配色软件系统。 计算机应用于配色有它特有的优势：( 1 ) 计算机可以存储大量数据、具有高速运 算能力，借助色度学的理论能对大量的染料基础数据及颜色数值进行处理，速度快、 精度高；( 2 ) 不受外界光源的影响，不存在人于人之间的视觉差异；( 3 ) 能够保存记 忆进行修正计算，并且可以根据理论产生预想色；( 4 ) 能够适应当前纺织品市场多品 种、小批量的特点，在较短时间里找到最经济的染色配方，使打样次数减少。因此 人工经验固然仍有必要，但是目前有经验的专家更多的是采用数字颜色测量仪器、 利用颜色和数值数据的计算机软件来制作出满足色彩、成本和其他要求的配方，将 计算机技术引入配色领域可使配色更加可靠，使色彩管理和质量检测现代化，节省 人力，缩短生产周期，有效提高生产效率。 1 2 计算机配色系统 1 2 1 计算机配色原理 目前国际上绝大多数的配色软件普遍采用k u b e l k a - m u n k 理论作为光学理论基 础，即1 9 3 9 年k u b e l k a 和m u n k 根据以下一些假定，从完整辐射理论导出相对简单 的理论聆 【4 】。 ( 1 ) 样品界面上的折射率必须没有变化； ( 2 ) 光线在介质内须被足够地散射，以致成完全扩散的状态； ( 3 ) 光线在介质内的运动方向或所谓通道只考虑两个，一个朝上，一个朝下， 并且垂直于界面。 根据这一理论，在一定染色浓度范围内，可以得到纺织品的染料浓度与分光反 青岛大学硕士学位论文 射率之间的关系如下： k s 一( 1 - p ) 2 2 p - k c ( 卜1 ) 式中，p 表示可见光的反射率，k 表示不透明物体的吸收系数，s 表示不透明 物体的散射系数，s 表示染料浓度，k 是一个常数。目前的仪器配色仍以使用k s 函 数为主流。对于染料浓度较高，且分档较多的染色物，可通过在相邻的两个间隔较 小的浓度范围内运用各种内插算法解决k s 值与染料浓度线性关系的问题。 式( 1 ) 近似描述了吸收稀疏k 、散射系数s 与颜色样品的光谱反射率只q ) 之问的 函数关系，而且k 和s 具有可加性，并与着色浓度之间有着一定函数关系，即： k = 七1 ；+ 尼2 c 2 + + 吒e + 七o ( 1 2 ) s 一。墨q + s 2 c 2 + + s 。c ：+ s o ( 1 3 ) 式中：k l ，k z ，k 一分别是各组分着色剂的吸收系数；s l ，s 2 ，s n 分别 是各组分着色剂的散射系数；c l ，c 2 ，e 分别是各组分着色剂的着色浓度：k o 、 靠是介质的吸收系数和散射系数。k 、s 分别为拼色后材料的总吸收和总散射。 对于染料纺织品的配色，由于染料是以分子形态存在于纤维中，染料分子的大 小比可见光波长小可多，因而其散射作用可以近似为o ，上面两个公式可以改写成： k s = i s ) 1 c 1 + s ) 2 c 2 + + s ) 。q + s ) o ( 卜4 ) 式中：c l ，c 2 ，e 为单色染料的浓度，( k s ) 。，( k s ) ：，( k s ) 。为单 位浓度的单色染料染样所具有的k s 值， i s ) 。为织物本身的k s 值，在这里k s 是作为单一数值来考虑的。这样一来，使得配色过程大为简化。这种方法称之为单 常数法配色h 】。 根据上述公式，k 、s 值与着色浓度有线性关系，因此从理论上说，只要每个 单色着色剂在单位浓度制备一两块样品，测出反射值尺，便可求出k s ，但事实上， k u b e l k a - m u n k 理论只是一种建立在一种近似假设基础上的双光通道理论，它的假设 并不完全符合实际，影响了计算机配色系统在企业的应用和推广。 1 2 2 计算机配色的途径 计算机配色般通过三个步骤来完成：建立基础数据库、自动预测配方、确定 最优配方瞄】。 在应用计算机配色之前，首先要结合用户的印染条件和要求建立染料的定标着 色基础数据库，然后在该基础数据库所存有的染料品种范围内自动预测配方，其中 包括选择染料和计算配方两个过程。染料的选择可以由计算机自动组合并给出最优 配方，也可以手工选择，配方的配色误差要在用户设定的色差容限之内。最后输出 配方以某个指标如成本评估优劣等进行排序，由用户根据其具体条件和要求来选用。 2 第一章概述 1 2 3 计算机配色的历史与现状 2 0 世纪3 0 一4 0 年代是电脑测配色的基础积累时期。国际照明委员会( c i e ) 建 立了三刺激值表色系统，h a r d y 制成了自动记录式反射率分光光度计，k u b e l k a - m u n k 发表了光线在不透明介质中的双光通散射光学模型。 4 0 年代是计算机测配色的萌芽阶段。美国派克和斯坦思向美国光学学会提出： 各种色料吸收光线的光学特性能够独立地带进由几种色料拼合的结果中去酬钉。 5 0 年代是计算机测配色的初创时期。5 0 年代早期，几乎所有仪器配色所需的理 论已经出现，但基于颜色测量的商用配色应用却基本没有。直至1 9 5 8 年，出现了由 d a v i d s o n 、h e m m e n d i n g e r 和l a n d r y 研制的第一台用于纺织工业颜色预测的商用模 拟计算机c o m i c 。各色料的单位浓度吸收特性数据( k s ) 值分贮于磁带上由配色者选 用。 6 0 年代是计算机测色配色的兴起时期。1 9 6 1 年，第一台数字计算机系统 f e r r a n t ip e g a s u s 替代了模拟系统c o m i c ；1 9 6 3 年两家大染料厂美国的氰胺和英国 的i c i 相继宣布可用数字计算机代替作配色服务，由此真正触发了计算机配色的发 展。 至7 0 年代，基于k - m 理论的计算机配色算法己相当成熟，并建立起主导地位。 7 0 年代同时是计算机配色由高潮转向低潮的一次曲折，其主要原因是由于人们 对仪器配色的理想化期望而导致的，即：准确无误，不需试验。 但8 0 年代以后随着科技进步特别是数字计算机技术及其应用的发展，使投入工 业应用的计算机测色配色系统达到成千上万种，其中色料配方预测在纺织工业中的 应用与仪器配色系统几乎同时出现，并且始终是十分重要的应用领域。8 0 年代初， 汽巴嘉基公司研究的以c h a n d r a s e k h a r s 辐射传输方程为基础的全新模式计算机配 色法曾一度企图异军突起，然而尽管其效果相当好，但仍未动摇基于传统k - m 理论 的配色算法的主导地位和商业价值。 近些年来又有人用模糊数学的方法是配色得到了相当的改善，也有人用线性规 划方法进行配方计算，配色效果都有一定的改进随1 。 在工业发达国家，与着色有关的行业，如纺织印染，染料、颜料、涂料制造业， 塑料着色加工及油墨等行业普遍采用计算机配色系统作为产品开发、生产、质量控 制及销售的有力工具，普及率很高，给使用者带来了生产科学化、高效率和经济效 益。格灵达麦克贝斯油墨配方软件i n k f o r m u l a t i o n 4 0 为胶印、苯胺印刷、丝网印 刷、凹版印刷行业配制精确配方。 2 0 0 5 年日本柯尼卡美能达( k o n i c a m i n o l t a ) 公司为全球纺织工业设计了 m i n o l t a s p e c t r a t e x 软件，能够与卓越的色彩配方相结合并与许多纺织厂的商业信 息系统界面性能相匹配，包括从原料管理程序、实验室配料和生产调度业务到账目 3 青岛大学硕士学位论文 处理和开票功能。新的m i n o l t a s p e c t r a t e x 软件还提供了多语言功能来支持全球用 户并为其提供适应多种不同染色工艺的灵活性。 近1 0 年来，我国陆续引进了各种型号的配色系统，但由于国外以欧美加工业特 点为基础研制的软件不能灵活适应国内加工业的特点，因此取得的显著效益不多， 配色系统的实际应用遇到了困难。 沈阳化工研究院从1 9 8 4 年开始研究配色系统，其中，思维式( s r i c i ) 配色中 文软件，是国内最早的中文配色软件；其主要功能有单一织物的配色和修正，混纺 织物的配色和修正，颜色测量及质量控制和颜色配方库管理等功能旧儿m 1 。 2 0 世纪8 0 年代初由上海市纺织科学研究院从德国o p t o n 公司引进第一台自动 测配色仪器，虽然在相关理论零口系统的研究方面有了很大的进步，但对该技术的 大规模推广和有效利用还需做很多工作。 1 3 本课题主要研究的内容及要解决定的问题 本课题的主要研究内容： 传统的染色计算机配色系统，普遍采用引进一些假设的k u b e l k a - m u n k 近似理 论，实际的应用环境和条件很难满足该理论中的假设，从而给配色带来了误差，也 影响到了计算机配色系统在企业中的应用与推广。 针对上述情况，本文从b p 神经网络的特点出发，对网络本身及其在织物染色配 色中的应用进行了探讨，提出了基于隐层改进的b p 网络在织物染色配色中的应用的 方法。文章的主要内容有： ( 1 ) 对现有的基于k u b e l k a - m u n k 理论的计算机织物染色配色模型进行分析和 研究，对当前基于k u b e l k a m u n k 理论的计算机配色的研究； ( 2 ) 对提出的基于隐层改进算法的多层神经网络算法的织物配色模型进行建 模，分析和验证。具体包括对b p 神经网络的分析和研究，对m a t l a b 中神经网络工 具箱的研究，以及改进算法的b p 神经网络训练参数的分析和研究。 ( 3 ) 使用m a t l a b 提供的应用程序接口实现基于改进算法的多层神经网络算法 的织物配色模型。具体包括m a t l a b 编程的研究及实现。 4 第二章色度学原理与织物染色配色 第二章色度学原理与织物染色配色 2 1 色度学基础 颜色是一门涉及到物理学、生物学、心理学和材料学等多种学科的复杂学科， 它是人的大脑对物体的一种主观感觉，难于用数学方法描述。1 9 3 1 年9 月国际照明 委员会( i n t e r n a t i o n a lc o m m i s s i o no ni l l u m i n a t i o nc l e ) 从基色出发定义了一 种与设备无关的颜色模型，在r g b 模型基础上，用数学的方法从真实的基色推导出 理论的三基色，创建一个新的颜色系统，使颜料、染料和印刷等工业能够明确指定 产品的颜色。 2 1 1 三基色原理 所谓三原色，就是指这三种色中的任意一色都不能由另外两种原色混合产生， 而其他色可由这三色按照一定的比例混合出来，色彩学上将这三个独立的色称为三 原色。虽然不同波长的色光会引起不同的彩色感觉，但相同的彩色感觉却可来自不 同的光谱成分组合。例如，适当比例的红光和绿光混合后，可产生与单色黄光相同 的彩色视觉效果。事实上，自然界中所有彩色都可以由三种基本彩色混合而成，这 就是三基色原理。 从颜色混合原理上讲，一般分为光学三原色( 遵循颜色加法原理) 和印刷三原 色( 遵循颜色减法原理) 。其中，光学三原色：红( r e d ) 、绿( g r e e n ) 、蓝( b l u e ) 组 合的颜色：红+ 绿= 黄( y e l l o w ) ；绿+ 蓝= 青( c y a n ) ；红+ 蓝= 品红( m a g e n t a ) ； 红+ 绿+ 蓝= 白( w h i t e ) 印刷三原色：青( c y a n ) 、品红( m a g e n t a ) 、黄( y e ll o w ) 组合的颜色：青+ 品 红= 蓝；品红+ 黄= 红：黄+ 青= 绿；青+ 黄+ 品红= 黑。 这里所写的颜色都是1 0 0 颜色的叠加。随着它们叠加比例的不同，则产生不同 的色彩。 由于印刷是通过油墨反射光的原理产生颜色，所以反应出的颜色的纯度与所用 油墨有很大关系，特别是青品黄三色叠加成黑色在实际应用用无法达到纯黑，所以 在印刷上会添加一种黑色，形成青品黄黑四色。 为标准化起见，国际照明委员会( c i e ) 作了统一规定。选水银光谱中波长为 5 4 6 1 纳米的绿光为绿基色光；波长为4 3 5 8 纳米的蓝光为蓝基色光。 实验发现，人眼的视觉响应应取决于红、绿、蓝三分量的代数和，即它们的比 例决定了彩色视觉，而其亮度在数量上等于三基色的总和。这个规律称为g r a s s m a n 定律。由于人眼的这一特性，就有可能在色度学中应用代数法则。 白光( w ) 可由红( r ) 、绿( g ) 、蓝( b ) 三基色相加而得，它们的光通量比例为u 1 1 ： 5 青岛大学硕士学位论文 中r ：中g ：b - 1 ：4 5 9 0 7 ：0 0 6 0 1 ( 2 一1 ) 以光通量为l 光瓦的红光为基准，由上式可以得出，要配出白光，就需要4 5 9 0 7 光瓦的绿光和0 0 6 0 1 光瓦的蓝光，而白光的光通量则为 中wa l + 4 5 9 0 7 + 0 0 6 0 1 - 5 6 5 0 8 光瓦 ( 2 2 ) 符号“= 的含义是“可由混合配出 。 为简化计算，使用了三基色单位制，记作 r 、 g 、 b ，它规定白光是由各为 1 个单位的三基色光组成，即 w 肘一1 f 月】+ 1 f g 】+ 1 【曰】 ( 2 3 ) 这样我们规定： 1 个单位 r = 1 光瓦( 红基色光) 1 个单位 g - - 4 5 9 0 7 光瓦( 绿基色光) 1 个单位 b - - 0 0 6 0 1 光瓦( 蓝基色光) 选定单位以后，对于任意给出的彩色光c ，其配色方程可写成 c r t r l + g t g 】+ 6 【昱】 ( 2 4 ) 该色的光通量为 吐一“+ 4 5 9 ( f 9 1 + 0 0 6 0 1 5 1 ) 光瓦= 6 8 0 ( r l + 4 5 9 0 7 9 1 + o 0 6 0 蝴) 流明 其中，吒、g 。、岛为三个基色系数。由于在只考虑色光色度时，起决定作用的 是、g l 、岛的相对比例，而不是其数值大小，于是可以再进一步规格化。令 m r l + g l + ，一，l m g 9 1 m b b l m 显然，+ g + 6 1 式中，掰为色模，它代表某彩色光所含三基色单位的总量。r 、g 、b 称为r g b 制的色度坐标或相对色系数，它们分别表示：当规定所用三基色单位总量为1 时， 为配出某种给定色度的色光所需的【尺】、【g 】、【曰】数值。这样， c a m r t r l + g t g l + b t b l ( 2 - 5 ) 2 1 2h l s ( 色相、亮度、饱和度) 原理 h l s 是h u e ( 色相) 、l u m i n a n c e ( 亮度) 、s a t u r a t i o n ( 饱和度) 。色相是颜色的一 种属性，它实质上是色彩的基本颜色，即我们经常讲的红、橙、黄、绿、青、蓝、 紫七种，每一种代表一种色相。色相的调整也就是改变它的颜色。 亮度就是各种颜色的图形原色( 如r g b 图像的原色为r 、g 、b 三种或各种自的 6 第二章色度学原理与织物染色配色 色相) 的明暗度，亮度调整也就是明暗度的调整。亮度范围从o 到2 5 5 ，共分为2 5 6 个等级。而我们通常讲的灰度图像，就是在纯白色和纯黑色之间划分了2 5 6 个级别 的亮度，也就是从自到灰，再转黑。同理，在r g b 模式中则代表个原色的明暗度， 即红绿蓝三原色的明暗度，从浅到深。 饱和度是指图像颜色的彩度对于每一种颜色都有一种人为规定的标准颜色， 饱和度就是用描述颜色与标准颜色之间的相近程度的物理量。调整饱和度就是调整 图像的彩度。将一个图像的饱和度条为零时，图像则变成一个灰度图像。 另外还有一个概念，就是对比度。对比度是指不同颜色之间的差异。对比度越大， 两种颜色之间的相差越大，反之，就越接近。如，一幅灰度图像提高它的对比度会 更加黑白分明，调到的极限时，变成黑白图像，反之，我们可以得到一幅灰色的画 布。 我们了解了颜色的原理，我们在图像处理中就不会茫然，并且对于调整颜色也可 以更快，更准确 2 2 颜色的三刺激值 三刺激值是引起人体视网膜对某种颜色感觉的三种原色的刺激程度的量的表 示。根据杨一亥姆霍兹的三原色理论，色的感觉是由于三种原色光刺激的综合结果。 在红、绿，蓝三原色系统中，红、绿、蓝的刺激量分别以r 、g 、b 表示。由于从实 际光谱中选定的红、绿、蓝三原色光不可能调( 匹) 配出存在于自然界的所有色彩， 所以，c i e 于1 9 3 1 年从理论上假设了并不存在于自然界的三种原色，即理论三原色， 以x 、y 和z 表示，以期从理论上来调( 匹) 配一切色彩。形成了x y z 测色系统。x 原色相当于饱和度比光谱红还要高的红紫，y 原色相当于饱和度比5 2 0 毫微米的光 谱绿还要高的绿，z 原色相当于饱和度比4 7 7 毫微米的光谱蓝还要高的蓝。这三种 理论原色的刺激量以x ，y ，z 表示，即所谓的三刺激值。 简单说，三刺激值可通过下列测定计算： ( 1 ) 物体在可见光谱中正常间隔情况下的反射率( 或透射率) ，并乘以这些量度； ( 2 ) 理论照度中同样波长的相应能量； ( 3 ) 同样波长的每一个的三色调( 匹) 配函数； ( 4 ) 每三套产物的总和，以这种方法得到的三刺激值叫重量纵坐标法。 2 2 1c ie 色度图 除了数学表达式以外，描述色彩的还有色度图，色度图能把选定的三基色与它 们混合后得到的各种彩色之间的关系简单而方便地描述出来。 7 青岛大学硕士学位论文 2 2 2c l e - r g b 系统与c i e - x y z 系统 按照三基色原理，颜色实际上也是物理量，人们对物理量就可以进行计算和度 量。根据这个原理就产生了用红、绿和蓝单光谱基色匹配所有可见颜色的想法，并 且做了许多实验。1 9 3 1 年国际照明委员会综合了不同实验者的实验结果，得到了r g b 颜色匹配函数( c o l o rm a t c h i n gf u n c t i o n s ) ，其横坐标表示光谱波长，纵坐标表示 用以匹配光谱各色所需要三基色刺激值，这些值是以等能量自光为标准的系数，是 观察者实验结果的平均值。为了匹配在4 3 8 1n m 和5 4 6 。ln m 之间的光谱色，出现 了负值，这就意味匹配这段里的光谱色时，混合颜色需要使用补色才能匹配。虽然 使用正值提供的色域还是比较宽的，但像用r g b 相加混色原理的c r t 虽然可以显示 大多数颜色，但不能显示所有的颜色。 0 4 麓 翟 川 0 2； 一4 如l m 旆 7 如i 4 3 65 4 6 图2 1c i e r g b 系统色度图 c i e r g b 使用红、绿和蓝三基色系统匹配某些可见光谱颜色时，需要使用基色 的负值，而且使用也不方便。由于任何一种基色系统都可以从一种系统转换到另一 种系统，因此人们可以选择想要的任何一种基色系统，以避免出现负值，而且使用 也方便。1 9 3 1 年国际照明委员会采用了一种新的颜色系统，叫做c i ex y z 系统。这 个系统采用想象的x ，y 和z 三种基色，它们与可见颜色不相应。c i e 选择的x ，y 和z 基色具有如下性质： 入所有的x ，y 和z 值都是正的，匹配光谱颜色时不需要一种负值的基色； 用y 值表示人眼对亮度( 1 u m i n a n c e ) 的响应；九 c = x x + y y + z z 8 第二章色度学原理与织物染色配色 鼍 麓 耍 i f l 图2 2c i e - r g b 系统色度图 2 2 3 三刺激空间和色度图 为了更简单更直观地表示颜色n 副，c i e 定义一个新的三维空间，对于一种给定 的颜色，如果增加它的明度，每一种基色的光通量也要按比例增加，这样才能匹配 这种颜色。所有颜色向量组成了x 0 、y 0 和z 0 的三维空间第一象限锥体，取一个 截面x + y + z = 1 ( 图2 3 ) ，该截面与三个坐标平面的交线构成一个等边三角形，每 一个颜色向量与该平面都有一个交点，每一个点代表一个颜色，它的空间坐标( x ，y ，z ) 表示为该颜色在标准原色下的三刺激值，称为色度值( 图2 4 ) 。 y 图2 3 b - 三刺激空间 0 10 20 30 40 s0 0 70 8 图2 4 三j i i | | 激空间色度图 9 8 7 5 4 3 2 l o 玑 仉 仉 仉 饥 饥 吼 饥 青岛大学硕士学位论文 c i e 色度图的翼形轮廓线代表所有可见光波长的轨迹，即可见光谱曲线。沿线 的数字表示该位置的可见光的主波长。中央的c 对应于近似太阳光的标准白光，c 点接近于但不等于x = y = z - - 1 3 的点。 虽然色度幽和三刺激值给出了描述颜色的标准精确方法，但是，它的应用还是 比较复杂。在计算机图形学中，通常使用一些基于三维颜色空间的通俗易懂的颜色 模型。 2 3 颜色的混合与织物色差分析 颜色的混合h 钌一般分为加色法和减色法两类。加色法的颜色混合又称为光学混 合，是利用蓝、绿、红3 原色光相加混合产生新色光的方法。根据色视觉原理，3 种原色光按一定亮度比例混合便成白色。任意两种原色光等量混合得到中间色，如 红+ 绿= 黄色，红+ 蓝= 品红色，绿+ 蓝= 青色。 减色法是指从白光中减去其中一种或两种基色光而产生其它色彩的彩色合成 法。色料或物体成色是因为吸收( 或减去) 了白光中的某些色光。色料混合时，因 每种色料在混合前均减去了白光中的某些色光，混合后又可以减去某些色光，是最 后呈现的色光被减弱，即色料混合时，是对白光的再次减弱。减色法一般用于颜料 配色，如彩色印刷、染印彩色象片等。减色法中黄色染料是由于吸收了白光中的蓝 光，反射红光和绿光的结果：黄= 白一蓝；品红染料由于吸收了白光中的绿光，反射 红光和蓝光的结果：品红= 白一绿；青染料是由于吸收了白光中的红光，反射蓝光和 绿光的结果：青= 自一红。而品红与黄染料混合叠印时呈红色：品红+ 黄= 白一( 绿+ 蓝) = 红；品红与青染料混合叠印时呈蓝色：品红+ 青= 白一( 绿+ 红) = 蓝；黄与青染料混 合叠印时呈绿色：黄+ 青= 白一( 蓝+ 红) = 绿；品红、黄、青染料叠印时呈黑色：黄+ 青+ 红= 黑。 织物的染色配色应用颜色的减法原理。 织物染色工艺流程长，染色过程复杂，各工序条件控制不当，极易造成色差。 光学材料对各种不同波长的色光有不同的折射率，同一口径不同色光的光线经过光 学系统后与光轴有不同的交点。不同口径不同色光的光线与光轴的交点也不相同。 任何像面位置，物点的像是一个彩色的弥散斑。各种色光之间成像位置和成像大小 的差异称为色差。 对印染行业来说，色差一直是令人头痛的问题。造成色差的原因众多，某一工 序的工艺条件控制不当都会形成色差。因此，分析色差产生的原因，事前加以控制 及防止，显得尤为重要。以涤棉混纺织物染色过程为例，色差主要表现为染色织物 左中右色泽、色光不一；正反面色泽、色光不一；批量生产前后色泽、色光不一。 色差的产生，基本是以下原因造成：l 、前处理不当。织物前处理的好坏，对染 i o 第二章色度学原理与织物染色配色 色的质量影响很大。如退浆的质量，织物煮练后毛效、白度、丝光的效果，定形的 程度和布面含碱量等，其中任何一项指标不能做到均匀一致并达到工艺要求，在染 色时就会反映出来。因此，要严格前处理各机台的工艺操作，确保半制品各项理化 指标均匀一致。这是克服轧染机色差的基础和前提。2 、染料选用不当。由于分散染 料的固着曲线不一，在拼色筛选染料时，应尽可能筛选固着曲线接近、配伍性能好 的染料拼色，避免因配伍不良造成色光难以控制，形成色差。3 、轧染机轧车压力控 制不当。4 、预焙烘控制不当。由于分散染料、还原染料悬浮体对纤维都无直接性， 再加上涤纶吸水性差，所以在预烘时，如果急烘或两边烘前加装了两组红外线预烘 装置，确保了织物进热风室时含水率低于3 0 ，有效地防止了因泳移造成的色差。 5 、还原及氧化发色控制不当。分散士林一浴或二浴热溶悬浮体轧蒸法染色，是涤 棉混纺织物染中、深色的常用工艺。还原一氧化发色是士林染棉的关键，浓度要掌 握好。6 、后整理不当。涤棉混纺织物热溶染色后，门幅收缩较多，后整理时要高温 拉幅。 2 4 传统的织物染色配色方法 织物印染厂长期使用的传统的织物染色配色方法就是人工经验配色法。配色者 在实践中积累经验并将其做为指导工作的依据，再后来配色者是以十种基本浓色图 或印刷色谱作为目视测色的参考标准。人工经验配色法n 4 1 中测定者相互问个人色感 觉差而存在偏差，在做颜色色判定时如果照明的分光分布不同则发生等色色差，还 会存在因照明变化引起的色泽的观察方法变化即演色性问题以及容许色差问题 近代逐渐开始流行机械配色法。在配色各个环节，采用一定的机械、仪器作为 测量工具，通过绘制曲线图表，作为配色的参考依据，使配色工作在相对精确的范 围内进行。这种方法改变了以往经验配色的某些盲目性，使配色在速度及质量上都 有所提高n 5 1 。 传统织物染色的配色方法符合国际社会普遍使用的颜色评价准则一c i e 准则。 随着颜色工业的发展，对颜色质量控制和配方预测的要求愈来愈高，需要更为精确 的光学模型、算法技术及相应得配色系统，以满足不同层次、不同应用的需求。随 着色度学和计算机技术的发展，出现了各种针对该模型进行的算法改进，来提高配 色的成功率。 但需要指出的是，这一目前普遍使用的染色理论并不是一个完整的、成熟的理 论体系，它是基于实际染色过程总结出来的、理想化了众多的影响因素后、相对而 言能比较好的描述染色过程的理论，所以这个理论并不能达到准确描述的程度，更 不用说精确的再现实际染色过程脚。而且，在实施各种传统配色方法的过程中，需 要大量、复杂的计算。 青岛大学硕士学位论文 2 5 计算机配色方法 目前我们普遍采用的计算机配色基本上有两种方法n 叭1 7 1 ：三刺激值配色方法和 全光谱配色方法。这两种方法的光学基础是k u b e l k a m u n k n 钔理论，p a r k 和s t e a r n s 婚1 则为计算机配色奠定了数学基础。 三刺激值配色法：有单常数理论和双常数理论两种方式，均由a l l e n 凹儿甜1 首先提 出，虽然后来出现很多三刺激值配色法改进的方法乜2 儿删，但总的思想基本一致。 三刺激值配色的基本思想是通过几种染料的组合匹配标准色的三刺激值，使匹 配色和标准色的三刺激值的差别达到最小，从而求出各色料的用量。其基本的数学 表达式为：l 必厶z ) 【q 0 ，o j 三刺激值的矩阵表达： c 。( t e d ) h t e d ( f ”一产1 1 ( 2 - 6 ) 其中，c ( 3 1 1 代表三种染料浓度列矢量；t ( 3 1 6 1 代表c i e 标准观察者颜色匹配 函数矩阵；e ( 1 6 1 6 1 代表c i e 标准照明体能量分布矩阵，各波长对应数值置于对角 线上，其他元素为零的对角矩阵：d ( 1 6 1 6 ) 代表标准色各个波长的f 峨协( 足) 1 值置于 对角线上，其余元素为零的方阵；w ( 1 6 3 1 代表染料1 、2 和3 的单位浓度的k s 值 的矩阵；一习( 1 6 1 1 代表标准色的k u b e l k a - - m u n k 函数值列矢量； 三刺激值配色的优点是在一个固定光源照明下，产生的色差a e 为零。但三刺激 值配色只能求解三种染料的浓度值，对于不是三种染料的配色，这种方法不能有效 的计算。 全光谱配色法：全光谱配色法也分单常数和双常数两种方式。根据 k u b e l k a m u n k 理论，其吸收和散射系数适用加性原理。设k 和s 为膜层总的吸收和 散射系数，各色料的单位吸收和