Optimizacija modela izlaznih uređaja u grafičkoj reprodukciji

Prijelazom postupaka grafičke reprodukcije s konvencionalnih na digitalne, koji je započeo u drugoj polovici 80‐ih godina 20.st., otvorio se prostor razvoju različitih tehnologija. Tada su različiti proizvođači softvera i opreme razvijali vlastite sustave upravljanja bojama. Kako su ti sustavi bili ograničeni na platforme i softverske pakete za koje su bili razvijeni, proizvođači su 1993.g. osnovali Međunarodni konzorcij za boje (ICC – International Color Consortium), s ciljem razvoja univerzalnog sustava upravljanja bojama, neovisnog o platformi, operacijskom sustavu i softverskim paketima. Glavna namjera je bila, a i danas je, razvoj standarda zapisa profila uređaja te registracija potpisa i opisa podatkovnih struktura profila. Profili uređaja opisuju njihova svojstva reprodukcije boja, definirajući vezu između izvornog ili odredišnog prostora boja i poveznog prostora boja. Tijekom 2003.g. ICC i Tehnički odbor za grafičku tehnologiju, TC130 pri Međunarodnoj organizaciji za standarde, sklopili su ugovor kojim su se obavezali na suradnju u razvoju ISO standarda na osnovama dotadašnjeg rada ICC‐a. ICC profil je računalna datoteka, čiji je zapis i podatkovne strukture standardizirao ICC. Uz to, ICC u svojim publikacijama daje načelne smjernice za korištenje podatkovnih struktura profila prilikom karakterizacije uređaja. No, to je sve što je kod tih datoteka standardizirano. Kako se pri izradi profila uređaja na osnovi mjerenja izrađuje matematički model uređaja, izbor matematičke funkcije, kao i njezine raspodjele po podatkovnim strukturama profila, ostavljaju se razvojnim inženjerima softvera. Pri tome se koriste modeli za koje je dosadašnjim istraživanjima dokazano da dobro opisuju određeni tip uređaja. No, oni se u pojedinačnim slučajevima mogu pokazati nepreciznima. Razvijeni su različiti modeli za opis uređaja, a često se u tu svrhu koriste regresijski modeli. Polinom proizvoljnog, unaprijed zadanog reda i broja članova prilagođava se podacima u smislu najmanjih kvadratnih odstupanja. Izbor optimalnoga reda i članova za neki određeni uređaj nije očigledan. Cilj ovoga istraživanja bilo je određivanje signifikantnih članova modela za različite uređaje i pronalaženje veze između signifikantnosti pojedinih članova i karakteristika podataka o uređaju. U prvome dijelu istraživanja jednome modelu koji je odabran kao osnovni dodavani su proizvoljno odabrani članovi. Evaluacijom preciznosti na tri domene i jednom procesu utvrđeno je kako neki članovi mogu povećati, a neki smanjiti sposobnost prilagodbe i moć predviđanja modela, a učinak može biti različit na različitim domenama. U drugome dijelu istraživanja provedena su dva postupka eliminacije, eliminacija skupina članova i eliminacija članova na maksimalnim modelima za osam procesa i utvrđena je signifikantnost pojedinih članova u različitim procesima. Iako su se reducirani modeli pokazali preciznijima, zbog velikih međuovisnosti članova modela nije utvrđeno postojanje uzorka u izboru članova za pojedine procese pa ovim pristupom nije utvrđena veza između signifikantnosti članova i karakteristika podataka o uređaju

Maintaining an Accurate Printer Characterization

In this study, the problem of updating a printer characterization in response to systematic changes in print-device characteristics is addressed with two distinct approaches: the creation of corrective models used in conjunction with an existing device model, and the re-evaluation of regression-model parameters using an augmented characterization data set. Several types of corrective models are evaluated, including polynomial models and neuralnetwork models. A significant reduction in error was realized by incorporating these techniques into the colormanagement program NeuralColor. The most successful of these methods was a quadratic polynomial correction model, which removed 90 % of the error introduced by a change of paper stock, and all of the error introduced by a change in toner cartridge. A general conclusion is that simple corrective models exhibiting global control are preferred over more complex models which may introduce local errors