基于深度学习的喷墨打印图像色彩均匀性补偿方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的喷墨打印图像色彩均匀性补偿方法及装置，该方法包括以下步骤：步骤一：数据采集与预处理；步骤二：构建反向补偿网络RCN，将原始CMYK图像输入RCN，并输出补偿后的CMYK图像；步骤三：构建打印机失真模拟网络PDM，将补偿后的CMYK图像输入PDM，并输出RGB图像，用以模拟打印及扫描过程中产生的非线性色彩失真；步骤四：对步骤三输出的RGB图像进行宏观均匀性检测；步骤五：构建总损失函数与联合训练。本发明能够使喷墨打印图像在像素级、结构级、感知级、宏观均匀性及颜色特征等各层面均达到优化，提高打印产品的质量。