随着颜色科学和图像处理技术的发展,打印机等数字图像设备在人们的工作和生活中得到了日益广泛的应用,但也带来了颜色失真等一系列问题,如经过打印机输出的颜色没有达到预期的效果,与显示器上的颜色不匹配等,这一系列问题可以用打印机特征化来解决。打印机特征化旨在建立打印机油墨配比到打印样本反射率的关系。从油墨配比预测打印样本反射率为正向模型,从反射率确定打印机油墨配比称为逆向模型。首先本文通过3色打印机数据与4色打印机数据建立了打印机特征化模型,3色数据以729组作为训练样本,189组作为测试样本,分别可以建立3、5、9层的CYNSN模型,而4色数据以625组作为训练样本,607组作为测试样本,分别可以建立3、5层的CYNSN模型,并且4色数据纸张类别也有相纸和艺术纸两种纸张。本文的三种表现度量指标分别为光谱均方根误差、色差、同色异谱指数,然后根据上述数据建立了打印机正向预测模型,优化了修正系数“n”和胞元等级数量等参数。而逆向模型属于打印机特征化的重点也是难点,由于打印机逆向算法不可逆,所以研究难度也大大提升。在逆向算法中的第一步确定小立方体(胞元)的范围是优化算法的核心环节,所以如何筛选小立方体是重中之重。本文先实现前人的筛选方法,并根据胞元搜索算法提出新的基于XYZ的胞元搜索算法和基于CMY的胞元搜索算法。在最优解的度量准则中进行进一步的比较,本文提出了两种度量准则,一种是色差法,另一种是用空间距离法。通过实验比较小立方体筛选的正确率和色差,本文确定了基于XYZ的胞元搜索算法为最优算法,将原胞元搜索算法中的光谱反射率转换成XYZ三刺激值的形式,并将原胞元搜索算法中的光谱均方根误差替换为色差去进行对比。最后通过本文所推荐的色差法这一度量准则去筛选最终胞元算法最为准确。在进行了一些打印机逆向算法的尝试之后,本文提出了基于多光源下三刺激值的逆向算法,此算法的思想采用多光源三刺激值的手段进行降维操作,矩阵的每一列都是基于两光源或者三光源XYZ的组合的形式。结果发现,对于3色油墨组合,采用一个光源(D50)下XYZ,对于4色油墨组合,2个光源(D50,A)下XYZ降维的逆向CYNSN模型较原方法不仅在精度(多光源下色差)上,而且在计算速度上都有优势。尽管多于4色(如12色)油墨打印机已经普及了,但实际上对于给定样本的反射率并不是直接采用全部油墨进行打印,而是根据样本决定采用其中的3色或4色油墨进行打印。通常这个过程叫分色过程,也是一个研究热点。因此可以期望,本文提出的逆向算法对多油墨打印机的特征化具有重要应用价值。