【摘要】：激光打印機憑借低噪聲、高質(zhì)量、高性價比、快速打印等優(yōu)點,應(yīng)用領(lǐng)域不斷延伸,從傳統(tǒng)的商業(yè)辦公逐步進入到日常家庭。激光打印機成像輸出過程中,由于設(shè)備輸出的精度、機器運轉(zhuǎn)的震動、墨粉轉(zhuǎn)印時存在的磁場引力等,致使打印輸出圖像不夠清晰,呈現(xiàn)噪聲和畸變等失真現(xiàn)象。激光打印機的生產(chǎn)過程中,為了減少不合格設(shè)備流入市場的幾率,需要提前對激光打印機的成像質(zhì)量進行系統(tǒng)的評價及分析。研究激光打印機成像質(zhì)量的評價方法對于保障其成像質(zhì)量及研制生產(chǎn)有著重要的實用意義。目前的激光打印機成像質(zhì)量評價研究主要是針對線條、網(wǎng)點、字符、圖像等不同對象進行獨立的質(zhì)量評價。本文通過分析激光打印機成像質(zhì)量的客觀評價指標,結(jié)合主觀評價建立了基于支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的激光打印機成像質(zhì)量綜合評價模型。首先設(shè)計試驗樣本,通過激光打印機成像,獲取線條及字符、實地區(qū)域、圓點和圖像作為樣本。然后,采用不同質(zhì)量指標評價激光打印機成像質(zhì)量,并計算試驗樣本指標值。本文選擇以下質(zhì)量評價指標,包括線條及字符的線寬誤差、粗糙度、模糊度和暗度,實地區(qū)域的灰度標準偏差、顆粒度和色斑,圓點圓度誤差以及圖像的結(jié)構(gòu)相似度、清晰度和紋理信息。最后,對樣本進行等級分類的主觀評價,并利用SVM建立客觀質(zhì)量指標與主觀評價結(jié)果之間的關(guān)系模型,對激光打印機成像質(zhì)量進行綜合評價。本文通過研究分析確定影響激光打印機成像質(zhì)量的多個關(guān)鍵評價指標,并利用機器學習的方法結(jié)合主觀評價對質(zhì)量指標值進行訓練分類得到激光打印機成像質(zhì)量評價模型。試驗結(jié)果表明,本文提出的關(guān)系模型對激光打印機成像質(zhì)量的綜合評價是有效可行的。
[Abstract]:With the advantages of low noise, high quality, high cost performance and fast printing, laser printer has been extended from traditional commercial office to daily home. In the process of laser printer imaging output, due to the accuracy of the output of the equipment, the vibration of the machine operation, and the magnetic field gravity in the transfer printing of toner, the printing output image is not clear enough, and the distortion phenomena such as noise and distortion appear. In order to reduce the probability of substandard equipments flowing into the market, the imaging quality of laser printers should be systematically evaluated and analyzed in advance during the production of laser printers. It is of great practical significance to study the evaluation method of laser printer imaging quality for ensuring its imaging quality and development and production. At present, the research of laser printer imaging quality evaluation is mainly aimed at line, dot, character, image and other different objects for independent quality evaluation. By analyzing the objective evaluation index of laser printer imaging quality and combining subjective evaluation, a comprehensive evaluation model of laser printer imaging quality based on support vector machine (Support Vector Machine,SVM) is established in this paper. First, the experimental samples are designed, and the lines and characters, field areas, dots and images are obtained by laser printer imaging. Then, the laser printer imaging quality is evaluated by different quality indexes, and the test sample index value is calculated. This paper selects the following quality evaluation indicators, including line width error, roughness, ambiguity and darkness of lines and characters, grayscale standard deviation of field area, particle size and color spot, roundness error of dot and structural similarity of image. Clarity and texture information. Finally, the subjective evaluation of the classification of samples is carried out, and the relationship model between objective quality index and subjective evaluation result is established by using SVM to comprehensively evaluate the imaging quality of laser printer. In this paper, several key evaluation indexes affecting the imaging quality of laser printer are determined through research and analysis, and the evaluation model of laser printer imaging quality is obtained by using machine learning method combined with subjective evaluation to train and classify the quality index value. The experimental results show that the proposed relational model is effective and feasible for the comprehensive evaluation of laser printer imaging quality.
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP334.84

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本文編號：2410647