实现半色调印刷品原稿的光谱复制技术其前提要确定原稿所用油墨数目及油墨成份, 但目前应用于印刷品原稿原色油墨光谱预测的算法还有待研究, 且已有的基色色料光谱预测方法存在诸多弊端。 针对这一问题在非负矩阵分解算法基础上结合印刷品原稿光学特性, 创新的提出了一种基于约束条件非负矩阵分解的油墨光谱预测算法ISPNMF, 和对黑色油墨光谱预测结果优化的算法。 ISPNMF算法克服了基本非负矩阵分解有多重最优解和局部极小值的缺陷, 实现了预测算法唯一的全局最优解。 黑色油墨预测光谱优化的算法克服了彩色油墨对光线混合吸收给黑色油墨预测带来的干扰, 能优化得到逼近于实际黑色油墨光谱的预测值。 使用Konica Minolta C1085和HP indigo5600两台四色数码印刷机及其自身配备的墨粉和墨膏来摸拟不同品牌的油墨, 在230 g白卡纸上打印 IT8.7/3色标, 并使用X-rite i1 Pro2获取两样张的光谱反射率作为实验数据样本, 来探究并验证算法的准确性和实用性。 实验结果表明, 在印刷品原稿线性经验空间中能准确预测原稿所用原色油墨数目和油墨光谱, 且彩色油墨预测光谱与实际使用的油墨光谱相比其拟合度均高达99.9%, 光谱角距离均小于0.045, 黑色油墨的预测光谱经优化后与实际油墨光谱拟合度也高达99.9%。 这说明该算法不仅能实现对印刷品原稿原色油墨的准确预测, 而且可以精确匹配实际使用的原色油墨, 对实现印刷品原稿的光谱复制技术有重要意义。

在半色调印刷品原色油墨光谱预测技术中， 在原光谱反射率空间进行主成分分析得到的代表性基向量数目会大于实际所使用的原色油墨数目， 即光谱反射率空间并不适用光谱预测， 且主成分分析得到的基向量会出现负值， 没有物理意义。 针对上述问题， 建立了一个减色线性经验空间模型及其空间转换模型， 并探究了影响经验空间线性程度n值的因素， 通过实验及优化算法创新性找到确定最佳n值的方法， 并在该减色线性经验空间进行半色调原稿原色油墨的预测实验。 实验结果表明， 在不同n值下， 选取原始光谱反射率Rm和重构光谱反射率Rrecon的f范数平方值的最小值对应的n值做为建立线性经验空间确定最佳n值的方法是有效的； 为了将纸张和油墨类型对空间转换因数n的影响程度减到最小， 最终确定n值为3.5； 在减色线性经验空间进行印刷品原色油墨数目预测， 得到的代表性基向量数目恰好等于实际印刷使用的原色油墨数目4， 进行原色油墨光谱预测， 预测的4色油墨除K色外， 其他CMY色与实际原色油墨光谱相比拟合度GFC均大于99.9%。 即所提出的优化n值的新方法建立的减色线性经验空间是一个可作为半色调印刷品原色油墨数目预测和光谱预测的有效线性空间。