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摘要 基于e l m a n 网络的织物染色配色理论研究与系统开发 摘要 配色是染色行业中至关重要的一个环节，传统的配色方法完全依靠人 的经验，费时而且不准确。计算机技术和色度学的发展使计算机配色的实 现成为可能，而k u b e lk a m u n k 理论的提出更是为计算机配色奠定了理论基 础。然而由于假设条件的存在，使得传统的基于k u b e lk a m - n k 理论的配色 方法存在一定的缺陷，从而也影响了它的推广使用。e l m a n 网络是动态回归 神经网络的一种，它具有强大的数据处理和非线性映射的能力。利用e l m a n 神经网络进行配色，可以避免传统的计算机配色方法的缺点。本文就e i m a n 神经网络在织物染色的计算机配色中的应用进行了研究：一、分析了织物 染色的配色原理，提山了用e i m a n 申经网络进行配色的方法。二、咀青岛宏 泰印染厂提供的染色资料为基础，对织物标样的色彩和配方进行了量化和 归化处理：并建立了相应的e l m a n 神经网络配色模型。通过实验证明了 e l m a n $ 经网络相对于b p 网络具有更好的收敛特性，且生成的配方具有更好 的准确性。三、运用v b 和m a t l a i ) 混合编程按术，开发了基于e l m a n 神经网络 的织物染色配色系统，升目结合青岛宏察印染厂提供的资料对配色系统进 行了删试，测试结果证明系统具有实用价值。 关键词：计算机配色：染色；神经阔络：e i m a n 网络；混合编程 青岛大学硕士学位论文 r e s e a r c ho nc o m p u t e rc o l o rm a t c h i n gi nd y e i n gb a s e do n e l m a nn e u r a ln e t w o r k a b s t r a c t c o l o rm a t c h i n gi sa v e r yi m p o r t a n tp r o c e d u r ei n t e x t i l ed y e i n gi n d u s t r y b e c a u s eo fd e p e n d i n go nh u m a n s e x p e r i e n c e ，t r a d i t i o n a lw a yo fc o l o r m a t c h i n gi nd y e i n gi s n o to n l yt i m e c o n s u m i n g ，b u ta l s oi n a c c u r a t e o nt h e o t h e rh a n d ，c o m p u t e rc o l o rm a t c h i n gm e t h o dt h a ti sb a s e do nk u b e l k a - m u n k t h e o r yh a ss o m ed i s a d v a n t a g e ，m a i n l yb e c a u s et h et h e o r yi s r e l a t e dt os o m e p r e d e t e r m i n e da s s u m p t i o n s s oc o m p u t e rc o l o rm a t c h i n gi nd y e i n gb a s e do n e l m a nn e u r a ln e t w o r ki s p r o p o s e d a san e wm e t h o d b ya n a l y z i n gt h e p r i n c i p l eo fc o l o rm a t c h i n gi nd y e i n g ，a n e we l m a nn e t w o r km o d e li s c o n s t r u c t e dw i t ht h ed a t ap r o v i d e db yq i n g d a oh o n g t a id y e i n gc o m p a n y f i n a l l y ，ah y b r i dp r o g r a m m i n gm e t h o dw i t hv ba n dm a t l a bi si n t r o d u c e da n d a p p l i e dt od e v e l o pt h ec o m p u t e rc o l o rm a t c h i n gs y s t e mf o rd y e i n g t h ec o l o r m a t c h i n gs y s t e mc a nc a r r yo u ts t u d y i n ga n dc o l o rm a t c h i n g ，t h u si th a st h e v a l u et ou s ei n p r o d u c t i o n 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 ；d y e i n g ；n e ur a ln e t w o r k ：e l m a n n e t w o r k ；h y b r i dp r o g r a m m i n g 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 概述 织物染色是提高纺织服装产品附加值的关键行业，也是纺织行业的发 展和技术水平的综合体现。作为世界上染色产业最大的国家，中国的染色 工艺和技术在不断地稳步提升。 纺织品染色需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。目前国内的织物染色的配色工作一般由专门的配色人员采用传统 人工方法进行，即先凭借经验分析样品、估算染色配方，打小样，目测标 样，然后反复修正配方重新打样、逐次逼近，直到同标样相比，目测色差 按灰度卡达到一定的级别标准为止。这种尝试和人工辨色差的配色方法很 直接，主要依靠配色人员的经验和目视判断；工作量大、费时、费料、配 色重现性差，特别是随着配色者经验的丰富程度不同，直接影响了配方质 量的一致性和可靠性”“。而另一方面，随着新染料、染料助剂的不断涌 现，纤维原料的变化，流行色周期的渐趋缩短，人造光源日益丰富，再加 上产品的多品种、小批量化，使染色配色问题变得更为复杂。如果继续依 赖经验，无疑很难适应日益激烈的商业竞争。 计算机的普及、广泛应用和色度学的发展，给计算机配色领域开辟了 广阔的前景。计算机配色( c o m p u t e rc o lo rm a t c h i n g ，简称c c m ) 是使用计 算机实现测色与配方预测的一种现代化技术；是计算机和色度学的综合运 用，它具有以下几个特点“： 能迅速提供质优价廉的配方，提高产品质量，降低生产成本。 科学化的配方存档管理。 测色配色不受外界光源影响，随时都能进行。 不存在人与人之间的色觉差异。 正是以上特点，使得计算机配色能够快速适应社会市场的需求，满足 人们的需要；能够适应当前纺织品市场多品种、小批量、交货期短的特点， 可以在较短时间里找到最经济的染色处方，打样次数少，节省了人力，缩 1 青岛大学硕士学位论文 短生产周期，从而提高了生产效率；同时也降低了染色料的消耗，减少常 用染料和助剂的种类，减少库存。因而利用计算机进行织物染色的配色具 有重要的意义“，它对于保证染色织物产品质量的稳定性、一致性和重 现性具有重要作用。 1 2 计算机配色技术的发展历史与现状 1 2 1 计算机测配色研究的历史 本世纪3 0 年代是计算机配色的奠基阶段。c i e 建立了三刺激值表色系 统；哈代制成了自动记录式反射率分光光度计，库贝尔卡一芒克发表了光线 在不透明介质中被吸收和散射的理论”1 。 4 0 年代是计算机配色的萌芽阶段。测量物体光谱反射率的h a r f y 光谱光 度计的发明为后来的色彩测量技术奠定了硬件基础；】9 4 3 年美国的派克 ( p a r k ) 和斯坦思( s t e a r n s ) 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的理论。“”3 ，则为计算机 配色确立了理论基础。 5 0 年代是计算机配色的初创时期。1 9 5 8 年在美国安装了由d a v id s o n 、 h e m m ee l - d n g e r 和l a n d ：r y 研制的第台专用于纺织工业颜色预测的模拟式 计算机c o m i c ( c o l o f a r l tm ix t u r ec o m p u t e r ) 。 6 0 年代是计算机配色的兴起时期。1 9 6 3 年两家大染料厂美国的氰胺和 英国的i c i 相继宣布可用计算机代替客户作配色服务，可作为计算机配色 历史的里程碑。日本住友公司经6 0 年代后划的努力，也推出厂自己的配色 系统 。 至7 0 年代，基于k u b e l k a m u n k 理论的计算机配色算法己相当成熟，并 逐步建立了起主导地位。同时这一时期也是计算机配色由高潮转向低潮的 一次转折，其丰要原幽是人们对计算机配色要求过高。 8 ( ) 年代计算机配色技术又有了一定的发展。8 0 年代初，汽巴一嘉基公司 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 第1 章绪论 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。 9 0 年代以来，计算机配色系统得到了广泛的应用：1 9 9 2 年，国际颜色 学会( a i c ) 在美国的p r i n c e t o n 专门召开了以计算机配色为主题的专业会 议，交流世界各国在这个领域中所做的工作，进一步推动了仪器配色的发 展。 我国在计算机配色方面的研究起步较晚。从1 9 8 5 年起才开始。天津纺 织研究所，沈阳化工研究院，天津工学院等单位均开始了这方面的探讨。 沈阳化工研究院从1 9 8 4 年开始，研究测配色系统，并推出了s r i c i 思维 士) 配色中文软件，为国内最早的中文软件；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“。另外，在原纺织部重视下，立题“电子计算机测配色系统” t 为“七五”攻关项目之一，1 9 9 1 年3 月该项目小批量电子测配色系统 通过国家的验收，同年5 月份通过了鉴定。江苏省纺织研究所设计的一套 配色软件，则实现了全套系统的国产化，软件适用于纺织品的国产染料的 配色，且有底物转移及批量校正功能1 。 1 2 2 计算机配色研究现状 早在上世纪五十年代初，美国就己开始了计算机配色方面的研究，并 取得了较大的进展。到八十年代国外很多国家都有了自己的测色配色系统。 当前，配色系统的最新进展主要是配色软件的智能化。其一方面是使配色 系统具有学习和记忆的功能，可以把各种配方实际染色结果的信息记录在 案，然后随时给新计算出的配方提供修正系数。另一方面是，配色软件逐 渐在印染厂或其它和着色加工有关的企业，与整体生产工艺的软件解决方 案相结合，即s m a r t m a t c h 精明配色技术，使配色系统越来越聪明“0 1 。譬 如，d a t ac 0 1o r inc e f n a t i o n a l 公司推出的带有s m a r t m a t c h 的 d a t a m a t c h 2 0 软件，用于质量控制的d a t a m a s t e r 3 0 0 、6 0 0 。d c i 的软件适 青岛大学硕士学位论文 用于微型计算机，而且用户界面友好，具有以前软件的功能，并新增 s m a r t m a t c h 功能，可在w in d o w s 界面下运行。其他配色系统还有美国 a p p l i e dc o l o rs y s t e m 公司的d i a n o - m a t c h m a f e 智能化自动配色柑l 、 m a c b e t h 公司的m s 一2 0 0 0 测色配色系统、a c s 公司的配色系统和i b m 公司的 配色软件、瑞士d a t a c o l o r 公司的测色配色系统和c m c 公司的c m c 一2 0 0 0 测色配色系统、英国i c s 公司的配色系统、日本佳友化工公司的配色系统、 芬兰迪占里拉调色系统等。这些测色配色系统都比较成熟，在这些国家己 广泛投入使用。“”1 。 除工业发达国家外，许多发展中国家和地区也在不断的进行电脑配色 方面的应用研究。如印度、巴基斯坦和香港等，都分别有自己的电脑测配 色系统。 目前绝大部分配色软件均以k u b e lk a m u n k 理论为基础。但是实际上应 用的仅仅是它的简化形式。该理论是在特定的假设条件下才成立的，目前 市场上配色软件的编制过程中，都采用数学或物理的方法对该理论进行了 修正，在很大程度上弥补了这一理论的不足。 在配色方法方面，a 1 e n 建立了分别基于k j b e l k am u n k 单常数理论和双 常数理论的两种三刺激值配色方法，基本思想是匹配标样的三刺激值，使 匹配色的三刺激值和标样的三刺激值的差别达到最小，其基本的数学表达 式为：( x ，a y ，z ) 一( 0 ，0 ，0 ) 。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e 为零”“1 。 在三刺激值法发展的同时，m c g i n n is 首先提出了全光谱匹配方法，其 基本思想是匹配反射率曲线，使配方的反射率曲线与标样的反射率曲线的 差别达到最小，而不是去匹配标准色的三刺激值”“。 er icw a l o w i t 等人则建立了使用双常数理论的全光潜匹配方法“。 1 9 8 8 年j a c o g n o 提出了将线性规划技术用于计算机配色的方法，但 方法中没有考虑到光谱近似匹配条件“。 1 9 9 2 年，我国云南师范大学的曾华等人在既考虑到光谱近似匹配，又 4 第l 章绪论 考虑到三刺激值匹配的基础上，提出了用线性规划方法预测纺织品染色配 方的计算机配色方法，该方法中计算机配色两种实用的方法光谱匹配和三 刺激值匹配有机的结合，使得配色范围更广，产生的配方更多，试染命中 率更高，从而改善了计算机配色的实用性”。 1 9 9 8 年，陈尊田等提出“四刺激值”匹配的配色思想“。文章中提到 在c ie 标准施照态d 6 5 光源下三刺激值达到匹配的两物体，若二者在可见 光谱区域内的反射率不完全相同，当转换到标准施照态a 光源下的色空间 时，两物体沿三刺激值中x 方向的差异要比沿y ，z 方向的差异大。如果能 使配色试样与标样在施照态d 6 5 光源下的三刺激值及旖照态a 光源下的x 刺激同时达到匹配，则配色试样在与标样之间在施照态a 光源下的y ，z 刺激值也可达到匹配。故可以以施照态d 。光源下的三刺激值( x ，y ，z ) 与 施照态a 光源下的x 刺激构成广义上的四维刺激矢量，使标样s 与配色处 方在四刺激值上相等，这就是“四刺激值”匹配的配色思想。 同期中科院的王喜昌、周丰昆等人提出了计算机配色的三波段法，、孩 方法同样是同时具有三刺激值配色和全光谱配色两种方法的优点。“；黑龙 江八一农垦大学的王乐新提出了平均色差计算机配色方法”“。 2 0 0 0 年，苏州大学的徐汀荣提出了讨算机配色的逼近算法，该方法中 提到：首先用大量的染料配方经验数据组成数据库，然后根据待匹配的目 标色，在数据库中找出与目标色色差最小的用相同原色配色的配方，从而 得到目标色的配色方案”“。 以上配色方法的研究，都是基于k u b e l k a m u n k 理论，配色过程引入了 大量的近似假设，并且计算过程复杂。 2 0 0 1 年，广西绢麻纺织研究所提出了一种新型的电脑配色数学模型， 陔模型没有使用如k s 值、反射率等表色指标，而是仅采用了三刺激值这 一个表色指标，把基础试验点的染色三刺激值输入到计算机，建立基础数据 库。配色时，把目标色样的三刺激值输入到系统中，由系统进行计算并输 出配方预测结果”。 青岛大学硕士学位论文 9 0 年代以来，伴随着人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，简 称a n n ) 在产品设讨。、医疗诊断等广泛领域的成功应用，计算机配色领域也 出现了神经网络的应用研究。目前人工神经网络在颜色空间转换、测配色 领域的有了一定的发展研究。在国外有芬兰a b o 大学使用b p 神经网络进行 的计算机配色研究”“。国内在这方面的研究有：利用人工神经网络进行 油漆配色的研究，实现色彩空间的转变心“：实现从试样的颜色信息到配方 的非线性映射关系1 ；使用b p 神经网络进行的油漆配色的研究“、织物 染色配色的研究吲；应用r b f 神经网络与遗传算法相结合进行的织物染色 配色的研究1 。这些研究为本文探讨计算机配色算法提供了有力的借鉴。 我们可以针对计算机配色复杂的作用过程，采用人工神经网络建立其中的 非线性对应关系。 另外，许多研究人员针对当今数字化仪器普及的现状，提议应浚从尽 量减少或取样品信息的操作复杂度、减少甚至避免取样的失误的角度”“， 实现使用数字化仪器取样、数字化配色的新理论。 1 3 人工神经网络的特点及发展现状 1 3 1 人工神经网络的特点 人工神经网络是因受生物神经系统的结构和信息处理方式启发而设计 的信息处理系统，它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。 它虽然反映了人脑结构和功能的许多特性，但严格来说它不是人脑的模型， 而是宏观上对人脑功能的描述与模拟。人工神经网络具有以下特性m ： ( 1 ) 分布式的信息存储方式 神经网络是以各个处理单元本身的状态和它们之间的联接形式存储信 息的，一个信息不是存储在某个地方，而是按内容分布在整个网络上。网 络t 的某- 处不是只存储一个外部信息，而是存储了多个信息的部分内容。 因而它是一种分布式存储方式。 f 2 ) 并行分布处理 第1 章绪论 神经网络具有高度并行结构和并行实现能力，因而具有较好的耐故障 能力和较快的总体处理能力。 ( 3 ) 适应和集成 神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。神经网 络的强适应性和信息融合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制 信号，解决输入信息间的互补冗余问题，并实现信息集成和融合处理。 ( 4 ) 较强的容错性 由于神经网络中信息的分布式存储，少数处理单元坏了，不会导致网 络运行失误。在较严重的损坏情况下，网络的功能会下降，但一般仍能工 作，保证系统可以运行。这种优越的容错性能对于设备工作的可靠性十分 重要。 1 3 2 人工神经网络的发展历史及研究现状 人工神经网络的研究可以追溯到一个世纪以前，它的发展并不是一帆 风顺的，而是经历过两起一落中间呈现马鞍形的过程。它的研究大体可以 分为早期阶段、初始发展期、低潮时期、复兴时期和发展高潮期五个阶段 f3 ”! ：，i 36 1 8 9 0 年美国生物学家w j a m e s 出版了生物学一书，首次阐明了人 脑的功能和结构，并提出了一些相关学习、联想记忆的基本规则。1 9 4 3 年， 美国心理学家m c c u l lo c h 和数学家p i t t s 合作提出种叫做“似脑机器” ( m i n d l i k em a c h in e ) 的思想，这种机器可由基于生物神经元特性的互连 模型来制造，这就是神经学网络的概念。他们构造了个表示大腩基本组成 的神经元模型，对逻辑操作系统表现出通用性。随着大脑和计算机研究的 进展，研究目标已从“似脑机器”变为“学习机器”，为此一直关心神经 系统适应律的h e b b 于1 9 4 4 从条件反射的研究中提出了h e b b 学习规则。 19 5 7 年r o s e n b l a t t 首次提出并设计制作了著名的感知器，第一次从理论 研究进入工程实现阶段，掀起了研究人工神经网络的第一次高潮。1 9 6 9 年 青岛大学硕：l 学位论文 m i n s k y 和p a p e r t 出版的感知器一书，指出了感知器的局限性，从而 导致了神经网络研究的低潮。到了7 0 年代，仍然有少数学者致力于神经网 络的研究。 8 0 年代以来，国际上再次掀起人工神经网络的研究热潮，并取得一大 批引人注目的成果。1 9 8 2 年，物理学家h o p f ie l i 提出了h n n 模型，从而 有力地推动了神经网络的研究。h i n t o n 和s e j n o w s k i 采用多层神经网络的 学习方法，提出了b o l t z m e n 机模型，该模型能保证整个系统趋于全局稳定 点。r u m e l h a r t 和m c c l e l l a n d 等人提出了p d p ( 并行分布处理) 理论，从而 发展了多层网络的b p 算法。1 9 8 8 年美国加州大学的l 0 c h a u 等人提出了 细胞神经网络模型，它是一个大规模的非线性模拟系统，同时具有细胞自 动机的动力学特性。 从9 0 年代开始，神经网络进入了稳定发展的阶段，它己经在诸多领域 得到了广泛的应用。同时，人们也认识到神经删络还有许多尚待解决的问 题，其中包括许多理论问题。许多研究者也致力于根据实际系统的需要， 改进现有的模型和基本算法，以获取较好的性能。目前，大多数的研究主 要集中在以下几方面”： ( 1 ) 开发利用现有的网络模型，并在应用中根据实际运行情况对模型、 算法加以改进，以提高网络的学习速度和精确度。 ( 2 ) 希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。 ( 3 ) 进一步对生物神经系统进行研究，不断丰富对人脑的认识。 1 3 3 本课题主要研究的内容 随着我国改革开放、建设社会主义市场经济的步伐不断加快，用高科 技改造和装备纺织这一传统工业已势在必行。一个面对市场竞争激烈、流 行色周期r 趋缩短及服装色泽多变的印染厂，要使自己立于不败之地，就 必须以客户的需求为主导，以小批量、多品种的方式组织生产。显然，传 统的手工方式己越来越难以相适应。作为现代高新技术代表的计算机技术 第l 章绪论 具有大规模的存储手段、高速运算能力和高度的智能，并且借助于色度学 的理论，能够在极短的时间内，对许多数据进行大量的处理和运算，提供 多个合适的染色配方。然而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 lk 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e l m a n 丰i | l 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e l m a n 神经网络的织物染 色的方法，首次将e 1 f r i a r 神经网络引入到计算机配色领域，并初步开发了 一个基于e l m a n 神经网络的计算机辅助染色配色软件。文章的主要内容有： ( 1 ) 对传统的基于k u b e lk a m u n k 理论的染色配色模型进行分析和研究； ( 2 ) 提出了基于e l m a n 神经网络的织物染色配色方法，并对算法模型进 行建模、分析和验证； ( 3 ) 根据e 1 l l l ar l 神经网络在染色配色系统中的应用，对网络的参数、性 能等做出了分析和验证； ( 4 ) 结合v b 和m a t l a b 各自不同的特点，运用二者的混合编程，开发出 了基于e l m a r t 神经网络的织物染色的配色系统。 青岛大学硕士学位论文 第2 章织物染色的传统配色原理 2 1 色度学基础 2 1 1 颜色基础 颜色是人眼受到一定波长和强度的电磁波刺激后产生的一种感觉。色 调、明度、饱和度是颜色的三种属性，也称色彩三要素。人们就是利用这 三种属性来描述色彩的。 色调( h ) 又称色相、色别或色名，是色彩最主要的特征；是指色与色的 主要区别，例如红、橙、黄、绿、蓝、紫等。色相是连续变化的，可以连 成一个环，即色相环。 明度( v ) 也叫“亮度”。它是指色彩的深浅程度或明暗程度。在无彩色 的中性色系列中，明度最高的色是白色，明度最低的色是黑色，中间存在 着从亮到暗的一系列明度不等的灰色阶层。在色彩系列中，各种色彩可以 不带任何色棚的特征而通过白、灰、黑的关系而单独呈现出来。明度在色 彩的三要素中具有很强的独立性，色相与纯度则! 必须依赖一定的明暗才能 显现。可以说，只要有色彩出现，明暗关系就会出现。明度具有较强的对 比性，它的明暗关系彳i 变、渐变或突变，只有在对比的情况下才能显现。 饱和度( c ) 又称纯度、艳度或彩度，是指色彩中色素的饱和程度。某颜 色的色相表现越明显，它的饱和度就越高。在纯色颜料中加入白色或黑色 后饱和度就降低。物体色彩的饱和度与物体表面结构有关，如果物体表面 粗糙，光线的漫反射作用将使色彩的纯度降低。如果物体表面光滑，色彩 的纯度增高。 2 1 2 颜色的三刺激值 在色度学中，颜色的三刺激值是指在颜色的匹配实验中，与待测色达 到色匹配时所需要的三基色的数量，一种颜色与一组三刺激值相对应，颜 色可以通过三刺激值来定量表示。任意两种颜色只要三刺激值相同，颜色 第2 章织物染色的传统配色原理 就相同。c i e 色度学系统用三刺激值来定量描述颜色。 2 1 3 颜色混合 两束不同波长的光叠加在一起，就会得到与原来的两束光具有不同性 质的光。同样两种不同颜色的颜料混合在一起，也会得到与原来两种颜料 颜色完全不同的混合物。这就是颜色混合。上述两种混合方式的规律完全 不同，光的混合称为加法混合，而对光具有吸收作用的物质如染料、颜料 的混合我们称为减法混合。色彩还可以在进入视觉之前发生混合，称为中 性混合。 色彩相加混合与色彩减法混合是属于不同的过程。加法混合用的是红、 冀 绿、蓝三原色，用这三个色彩相加，可以获得最多的混合色。在减法混合 中为了获得最多的混合色，应用三个减法“原色”，它们分别是红、绿、蓝 的补色，即青、品红和黄色。“减红”原色印在自纸上由白光照射时显蓝 绿色，称为青色，是控制红色用的： “减蓝”原色印在白纸上是黄色，是 = = 1 控制蓝色用的；“减绿”原色印在白纸上是红紫色，称为品红色，是控制 绿色用的。构成三原色的条件是其中的每个色彩是独立存在的，不能由其 它两个色相混而得。 中性混合是基于人的视觉生理特征所产生的视觉色彩混合，而并不变 化色光和发色材料本身。由于混色效果的亮度既不增加也不减低，而是相 混各亮度的平均值，所以称为中性混合 2 1 4 颜色空间 颜色空间按照基本的结构可以分为两个大类：基色颜色空间和色、亮 分离颜色空间。前者典型的代表是r g b ，还包括c m y 、c m y k 、c i e x y z 等。后者 包括y c c y u v 、l a b 以及一批色相类颜色空间 r g b 颜色空间 绝大部分的可见光谱可以用r 、g 、b ( 红、绿、蓝) 三色光按不同比例和 青岛大学硕士学位论文 强度的混合来表示。适当比例的r g b 色彩台成会产生白色，这种混合属于加 色。加色用于光照、视频和显示器。计算机监视器上显示的图像是由个 个像素组成的，每个像素都有自己的色彩属性。在计算机的显示系统中， 像素的色彩是基于r g b 颜色空间的，每一个像素的色彩由红( r ) 、绿( g ) ，蓝 ( b ) 三原色组合而成。每种原色用8 位表示，这样一个的色彩就是2 4 位的。 但是，r g b 空问并不完全适用于打印，因为r g b 空问所提供的部分色彩已经 超出了打印色彩范围，因此在打印一幅真彩的图像时，就必然会损失部 分亮度，并且比较鲜艳的色彩将会有失真现象。 c m y k 颜色空间 印刷工业是通过青( c ) 、品( m ) 、黄( y ) 三原色油墨的不同网点面积率的 叠印来表现丰富多彩的颜色和阶调的，这便是三原色的c m y 颜色空问。实 际印刷中，一般采用青f c ) 、品( m ) 、黄( y ) 、黑f b k ) 叫色印刷，在印刷的中 间调至暗调增加黑版。 c m y k 颜色空间是和设备或者是印刷过程相关的，如工艺方法、油墨的 特性、纸张的特性等，不同的条件有不同的印刷结果。所以c m y k 颜色空间 称为与设备有关的表色空问。而且，c m y k 具有多值性，也就是说对同一种 具有相同绝对色度的颜色，在相同的印刷过程前提下，可以用多种c m y k 数字组合来表示和印刷出来。这种特性给颜色管理带来了很多麻烦，同样 也给控制带来了很多的灵活性。 l a b 颜色空间 l a b 颜色空间的基础是c i e 在19 3 1 年提出的作为国际色测量标准的颜 色模型。1 9 7 6 年此模型被重新修正并命名为c i e l a b 。同其他c i e 颜色模型 一样，l a b 颜色空间并不随着校准显示器或打印机的不同而变化。 用l a b 颜色空间可以解决在颜色复制过程中因使用不同的显示器或不 同的印刷设备( 打印机) 而引起的颜色可变性问题，易于产生一致的颜色， 而不管用户使用的是何种设备( 例如显示器、扫描仪或计算机) 。l a b 色域 包含r g b 和c m y k 的全部颜色，它是一种包含所有颜色的标准化颜色模型。 1 2 第2 章织物染色的传统配色原理 使用i a b 颜色，可以保证在创建统一的颜色文件时，与创建或打印该文件 的设备无关。 l a b 颜色空间的定义包括一个光度或亮度组分( l ) 和两种色彩组分a 和b ，其中a 组分的分布范围由绿色到红色；b 组分的分布范围由蓝色到黄 色。 x y z 颜色空间 1 9 3 1 年，国际照明委员会( c i e ) 在进行了大量正常人视觉测量和统 计之后，建立了“标准色度观察者”，从而奠定了现代c i e 标准色度学的定 量基础。 由于“标准色度观察者”用来标定光谱色时出现负刺激值，计算不便， 也不易理解，因此1 9 3 1 年c i e 在r g b 系统基础上，改用三个假想的原色x 、 y 、z 建立了一个新的色度系统。将它匹配等能光谱的三刺激值，： 定名为 “c i e l 9 3 1 标准色度观察者光谱三刺激值”，简称为“c i e l 9 3 1 标准色度观 察者”。遮一系统叫做“c i e l 9 3 1 标准色度系统”或称为“2 。视场x y z 色 度系统”。 x 、y 、z 不是物理上的真实色，是假想的理想三原色。这个假想的x y z 颜色空间所形成的色彩三角形将整个光谱色变成了x y z 色空间的子空间色。 通过色彩代替律得知，一个色彩可以用某些色代替，所取得的结果是等效 的，这点是色度学的基础。色彩在混合中存在者一定规律，在这众多的色 彩中每一种色彩都可用三种色彩按不同的比例相匹配而得到，把用来产生 混合色的红、绿、蓝叫做三原色，为了匹配某一特定色彩所需三原色的数 量即三刺激值，用x ，y ，z 表示。 2 1 5 色差 色差是指两个颜色在颜色知觉上的差异，它包括明度差、彩度差和色 相差三个方面。色差的评估问题一直是颜色科学领域内和实际生活中的一 个重要问题，客观地测量或评价两个给定的色样之间的色差，长期以来一 青岛大学硕士学位论文 直被认为工业界一项非常困难而又迫切的问题。理想的色差公式应该建立 在一个非常均匀的颜色空间上，其计算结果与目测应有良好的一致性。长 期以来颜色科技工作者在这方面投入了大量的精力，做了大量的工作，前 后共发表了几十个色差公式。 目前常用的色差公式主要是c i e ! 。a b 与c m c ( h c ) ，其中c i e l a b 色差公式 使用时间较长，在工业界有着广泛的应用，特别是在涂料、纺织印染、油 墨、塑料着色等行业的产品颜色质量控制中有着重要的地位。c i e l a b ( c i e 1 9 7 6l a h + ) 色差公式为： e 。雁开气习叼 a l = 工；一上麓 a a + = 函口未 的4 = 蛤一蚝 公式巾厶e 总色差； 址。明度差； 缸4 、幽一彩度差 ( 2 - 1 ) ( 2 2 ) ( 2 - 3 ) ( 2 4 ) 这一色差公式最大的方便和实用之处在于对样品的总色差分解成明度 差、饱和度差和色调差例。 c i e l a b 色差公式与色样三刺激值之间的关系式为： l + = 1 1 6 ( y y o ) 1 ”一1 6 ( 2 5 ) “+ 5 0 ( j ( x x 。y ”一( w y o ) j ( 2 - 6 ) b + ：2 0 0 i x x 。) ”一( y y 。) 叫( 2 - 7 ) 公式中x ，y ，z 为色样的三刺激值，x 。，y o ，z 。为c i e 标准照明体的- - n 1 4 第2 章织物染色的传统配色原理 激值，为常数值。 2 2 传统织物染色配色理论基础 2 2 1 k u b e l k a - m u n k 理论 计算机自动配色主要包含三个要素，即得到初始配方的公式、预测任 何色料混合物的光学模型、调整配方使之接近目标颜色的算法，其中最主 要的是色料混合模型。我们已经提到的k u b e l k a m u n k 理论，是当前计算机 配色中应用最广泛、最普遍的光学模型，它是p ，k u b e l k a 和f m u n k 在1 9 3 1 年提出的。该理论首先是基于以下几个假设条件： ( 1 ) 适用于不透明介质( 如涂料、纺织品、纸张、大多数塑料等) 和半透 明介质。 ( 2 ) 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。 ( 3 ) 光线在介质内须被足够的散射，以致成完全扩散的状态。 在上述假没条件下，r u b e lk a m u n k 理论的最简形式如下： k s = ( 1 一p ) 2 ( 2 p ) ( 2 8 ) 其倒数形式为： p ：1 + k s 一( ( 1 + k s ) 2 1 y “ ( 2 9 ) 式中：k 被测物体的吸收系数 s _ _ _ 被测物体的散射系数 p 一被测物体为无限厚时的反射率因数； 以上两个式子是不透明物品普遍使用的方程，传统纺织品染色的配色 就是使用的这方程。 二常数理论 根据k u b e l k a m u n k 理沦可知，其吸收和散射系数适用加合性原理。设 青岛大学硕士学位论文 k 和s 为膜层总的吸收和散射系数。各色料的单位吸收和散射系数分别为 k 。，k 。，k 。和s 。，s ：，s 。，基质的吸收和散射系数为k 和s 。，则有 k = k i + k l c l + k2 c 2 + - + k 。c 。 ( 2 一l0 ) s = s l + s i c l + $ 2 c 2 + 。+ s 。c 。 ( 2 1 1 ) 以上两个公式中有两个独立的参数k 和s ，因此称为k u b e l k a m t m k 二 常数理论。对于颜料的配色，由于颜料是与粒子形态存在于被着色的介质 中，因此每个颜料的散射系数均不可忽视，配色时s 和k 必须按公式( 2 一1 0 ) 和式( 2 一1 1 ) 分开计算，俗称二常数配色。 单常数理论 某些情况下，不管色料的配方发生什么变化，其散射系数基本不变。 对于染料纺织品的配色就是这种情况，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的多，因而其散射作用可以近似为0 ， 即其光散射只受到纺织纤维的影响，加入到纺织品的染料可近似的想象成 溶于纤维中而对基质的散射能力无贡献。可以认为在这样的膜层中，每一 种色料的散射功率是相等的，且此量即为基质的散射功率。 用公式( 2 10 ) 除以公式( 21 1 ) ，可得 垦：鉴! ! 垦! ! ! 鉴! ! ；：! 竺! ! ! ( 2 一1 2 ) s s l + s 1 c 1 + $ 2 c 2 + 。+ s 。c 。 如果散射系数不变，并等于基质的散射系数，则由公式2 5 可以简化 得到 墨：垦! 垦! ! ! ! 垦! ! ! ! ：! 垦! ! ! ss 对以上公式进一步简化可有以下公式 一k ：怪 sls 其中： 公式( 2 一 妈，坞：+ 一墅 s f k k 。 l i j 。百 ( 2 13 ) ( 2 1 4 ) 于每个波长对应一个参数( k s ) 来表征种i 对 k s 队(可坠& 戒 = 中、_，) k s m 第2 章织物染色的传统配色原理 色料，而不是用k 、s 两个参数，所以这种方法称为k u b e l k a m u n k 单常数 理论。 2 2 2 计算机配色形式 计算机配色的方式有配方检索、光谱匹配、三刺激值匹配三种方 法。现在的计算机配色大多是光谱匹配和三刺激值匹配“。 光谱匹配配色 对于任一种着色物质，决定其颜色的是反射光谱，因而如果能够 使产品的反射光谱与标样的反射光谱相同，就能达到完善的配色。光 谱的范围多指4 0 0 一7 0 0 n m 。 配色得到的混合颜色与某种指定的颜色有完全相同的反射光谱曲 线，是一种理想的匹配，是无条件的，称为同谱同色配色。对于纺织 品来说，只有染料和纤维与标样完全相同才能得到。这种情况，在实 际生产过程中，除了重复使用的外是很少有的。 我们也可以用最小二乘法把分光反射曲线逼近到极相似，这样也 能把颜色匹配的很好。这种方法是先将拼色的来样的光谱反射率测出 作为比较基础，然后求出一套拼色配方，使配色样的反射曲线与来样 近似。然而在实际中这种方法也是很难做到的。 三刺激值匹配 三刺激值配色是计算机配色的主要方式，又称为条件等色配色或 异谱同色配色。尽管配色结果和标样的反射光谱不相同，但是只要他 们的三刺激值相同就可达到一定条件下异谱同色的目的。 三刺激值计算公式如下 t = 镰p ( a ) s ( 丑) i ( a m ( 2 ) 式中p ( a ) 反射率； s ( a ) 光源光谱功率分布； 1 7 青岛大学硕士学位论文 i ( ) 一- t i e 标准观察者光谱三刺激值。 线性规划配色 该方法是通过对一个线性目标函数，在一定的线性约束条件下进 行最小化处理，从而求得配色配方，该方法将纯光谱匹配和纯三刺激 值匹配两种方法有机地结合起来。线性规划方法可以用于任意个数的 染料的配色过程，拓展了计算机的应用范围。 2 3 传统配色方法分析 传统织物染色的配色都是基于k u b e l k a m u n k 这种理论，符合国际社会 普遍使用的颜色评价准则c i e 准则。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，更不用晓精确的再现实际染色过程”1 。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。 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。 第3 章神经网络基础 第3 章神经网络基础 3 1 神经元及其特性 类比人脑的功能、结构，人们提出了许多种人脑的数学模型。m c c u l lo c h 和p i t t s 的模型3 ，w e i n e r 模型。钉以及4 0 年代的一些模型都促进了计算 机模式的发展。尽管在细节上有许多的不同，但这些模型包含着若干共同 的基本特征。作为人工神经网络基本单元的人工神经元，其通用的结构如 图3 1 所示”： 图3 1 神经元的模型 第j 个神经元的一组输入信号r h 量表示为： x ，= 恤l j ，一，工u ，一，。j 其相应权值向量为： w = 1 w ，w ，w 。jj 神经元的阈值为0 神经元的输出为： ) ，2 ，( 善w “x “一日) 3 1 ，( * ) 叫做处理函数，也叫激发或激励函数。常见的处理函数有二值函 数、函数和双曲函数，这三种函数都是连续和非线性的。 二值函数可由下式表示： 青岛大学硕士学位论文 i ( 1 - e l = 0篙 ( 3 - z ) s 函数即s i g m o id 型函数表示如下： ，b ) = 1 ( 1 + e 一。) ( 3 3 ) 在大多数神经网络中，响应函数采用的是s 函数。从生理学角度看，s 函数 曲线为s 型，更接近于生物神经元的信号输出形式；从数学的角度看，s 函 数不但具有可微分性，而且具有饱和非线性特性，这又增强了网络的非线 性映射的能力。 双曲正切函数双曲正切函数如下式所示： t a n h b ) = 筹( 3 - 4 ) 3 2 人工神经网络的基本特性 人工神经网络由神经元模型构成：这种出许多神经元组成的信息处理 网络具有并行分布结构。其中每个神经元具有单一输出，并且能够与其它 神经元连接；神经元之问的连接有很多种方法，每种连接方法对应一个连 接权系数。所以严格地说，人： 神经网络是一种具有下列特性的有向图： ( 1 ) 对于每个节点i 存在个状态变量x ，； ( 2 ) 从节点j 至节点j ，存在一个连接权系统数州 ( 3 ) 对于每个节点i ，存在一个阈值日： ( 4 ) 对于每个节点i ，定义一个处理函数。 3 3 神经网络的基本结构类型 将很多个神经元组台成一个网络，并将神经元之间的相互作用关系模 型化就构成神经网络模型，也就是浇神经网络是由若干个处理单元组成的 一种分布式信息处理结构。神经元之间的相互作用通过连接的权值体现。 根据神经元之间的相互关系和作用方式，神经网络的基本结构可以分为以 下几种： 第3 章神经网络基础 递归网络 在递归网络中，多个神经元互连以组成一个互连神经网络，如图3 3 所示。有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。因此，信号能够从 正向和反向流通。h o p f i