曹瑞春+江新忠

在傳統印刷過程中，印刷過程的實現都必須要有印版的存在，而印版上只有兩個元素——圖文部分和空白部分。如若印版上這兩個元素沒有任何微觀上的變化，那么通過該印版印刷出來的印刷品只有兩個層次，這就無法將原稿上豐富的階調層次和色彩轉移到承印物上。如若將原稿的連續(xù)調圖像即印版上的圖文部分分割成無數面積大小不同的小點，這些不同面積大小的點著墨后，著墨的多少也就不同，在視覺效果上也就表現出了不同的階調層次。同樣，著墨的多少，也反映出了色彩的千變萬化，這些小點在印刷上稱之為網點，這種技術即為網目調技術，它也是印前的一項核心技術。

根據加網方法的不同，網點分為調幅網點（AM Screening，以點的大小來表現圖像的層次，點間距固定，點大小改變）和調頻網點（FM Screening，以點的疏密而不是點的大小來表現圖像的層次），如圖1所示。

從連續(xù)調圖像到網目調圖像的處理過程稱之為加網（Screening）。加網技術的發(fā)展經歷了網屏照相加網、電子分色機電子加網和計算機數字加網三個發(fā)展階段。CTP技術的出現，使數字加網技術直接運用到了印版上。CTP技術用數字技術代替了傳統印版制作的模擬技術，從而減少了圖像轉移次數和人為因素對版面質量造成的影響。

所謂的計算機數字加網就是采用無形的電子或數字網屏完成網點的形成過程，其主要工具是光柵圖像處理器（RIP），并且可根據要求自動對網點的大小等各種參數加以確定。本文主要介紹數字網點生產方法及幾種常用的加網技術。

數字網點生成方法

如何將數字圖像的像素值轉換為可模擬原稿圖像濃淡程度的網目調網點？這是計算機數字加網的關鍵問題。圖2顯示了通過對一個網點單元內不同數量的像素點曝光來形成不同成數的網點。對于傳統的調幅加網方式來說，正是這些不同曝光數量的像素點構成了不同級別的網點大小，繼而使圖像有了豐富的濃淡變化，也使得連續(xù)調圖像得以轉化為網目調圖像。

數字網點的生成主要是按網點形狀建立數學模型（數學表達式），進而規(guī)定在一個網目調單元中所有的記錄柵格如何曝光（即曝光的次序）。主要有閾值法、模型法、生長模型法和對半取反法這4種生成方法。

1.閾值法

閾值法又稱投影法，得名于用模擬照相加網的方法產生數字網點。該方法預先設計好一個閾值矩陣，該閾值矩陣為一個平面記錄區(qū)域（比如一個網目調單元）的每一個點（記錄柵格）設定一個閾值。加網時根據閾值矩陣以及從圖像中讀出的像素值對記錄平面上（網目調單元）的每一個記錄柵格作出曝光或不曝光的判斷，即使用設定的閾值來控制網目調單元中的每一個記錄柵格是否曝光。

用閾值法產生數字網點時，對應于每一層次變化（像素值的變化）均需按照接觸網屏的透光特點設計一個閾值矩陣。例如，當網目調單元由16×16個記錄柵格組成時，則一個網目調單元能表現的層次數為162+1=257種，對應這257種層次均需要按接觸網屏的透光特點設計一個閾值矩陣。如果網目調單元的柵格數改變了，則必須為新的柵格分布建立另一套閾值矩陣。此外，對應于不同的網點形狀，也需要設計不同的閾值矩陣。

這一方法模擬照相加網，因此可獲得很好的結果，但缺點是需要巨大的內外存資源來存儲預先設計好的閾值矩陣，且閾值矩陣隨著記錄設備的分辨力、加網線數、網點形狀和加網角度的變化而變，即使在現代，這樣巨大的存儲開銷也是很難接受的。

2.模型法

對各個階調級（灰度等級）預先設計好網點模型。比如一個12%的網點通常將在網目調單元柵格矩陣中心部位的12個小方格上曝光。假定數字圖像的灰度等級為100，需預先為每一形狀的網點各設計一套網點模型集（每套網點模型包含100個網點模型），并將每一網點模型編號。輸出時，輸出設備對分色圖像的每一個顏色通道進行逐行逐個像素的掃描，讀出每一像素值（灰度值），并根據規(guī)定的網點形狀和灰度值從對應的網點模型集中取出需要的網點模型，控制輸出設備在應該曝光的位置（小方格）上曝光，每個像素值對應一個網點模型。

3.生長模型法

假定一個網目調單元包含25個成像光點，即橫向和縱向均劃分為5格，可表示的灰度層次等級有25+1=26個。設數字圖像有14個灰度等級，即像素的灰度值范圍從0到13。由于成像光點有25個，層次等級有14個，因此每兩個小方塊對應1個灰度等級。與像素值0對應的曝光點數為0，與像素值1對應的曝光點數為1，對像素1以后的灰度等級，每增加1個灰度等級就增加2個曝光點，由此而得到由0～13這一灰度變化范圍。

顯然，當需要復制出一幅每一主色的位深度為8的彩色圖像時，需要由16×16=256個記錄柵格組成一個網目調單元。

生長模型法的模型數量大大減少。當需表現256個灰度級時，模型法需要256個網點模型，而生長模型法則需一個網點模型。使加網過程變得更高效，加網時只需進行比較操作即可。

4.對半取反法

該網點生成方法以50%網點為基礎，對面積率大于50%的網點，以與之互補之小網點的點型取反而獲得需要的網點。例如，80%的網點可以通過對20%的網點取反得到。實例如圖3所示。

對半取反法為不少加網軟件所采用，該方法生成網點的主要優(yōu)點可歸納為：

①網點生成快。由于對半取反法在加網過程中大量執(zhí)行的是邏輯運算，因此它的執(zhí)行效率較高。

②存儲空間小。由于只要產生一半的網點，另外一半的網點由取反得到，故需要的存儲量小。

數字加網基本算法endprint

1.調幅加網

調幅加網技術即AM（Amplitude Modulated Screening）技術是最典型、最常用的加網技術。網點是以中心胞點方式向外增長的，網點中心具有固定的空間位置，每個網點的相互中心位置保持不變，由像素的灰度值來決定網點的增長。調幅加網網點可用傳統網點的4個參數來表征，即網點面積率、網點形狀、加網角度和加網線數。

調幅網點的結構特點是：由圖像像素的灰度值決定網點面積率，單位長度上的數目決定了加網線數，小點從中心向四周按規(guī)律擴散，集中分布，形成網點，擴散的規(guī)律決定了網點形狀和加網角度。水平與垂直方向上網點間距相等。

調幅加網技術比較成熟，特別是在中間色調位置上表現完美，對設備環(huán)境、印刷條件要求不高，廣泛應用于印前處理中。然而，調幅加網技術仍存在一些難以避免的缺陷，如龜紋。

目前調幅加網算法主要有有理正切加網算法、無理正切加網算法及超細胞加網算法三種。

①有理正切加網算法

有理正切加網（Rational Tangent Screening）是數字加網的基礎，它早于無理正切加網技術的出現。

存在的主要問題是：

A.為了滿足網目調單元角點與輸出設備記錄柵格角點重合，使得實際可用的加網角度與制版工藝要求的角度出現較大的偏差，15°不得不變成18.4°才能保證角點的重合，由此產生的絕對誤差是3.4°，這一偏差不是一個小數字，有可能引起龜紋。

B.對設定的加網線數，加網后實際得到的數字會與指定的數字出現偏離，除0°的黃版外，其他色版的實際加網線數均出現偏差，從而導致各色版實際加網線數的不同。

C.可供選用的加網線數和加網角度只有有限的組合。

有理正切加網存在著一些問題（18.4°），但也使用了很長時間。為什么？因為計算手段達不到。當計算機CPU的運算速度越來越快時，就可以實現新的加網算法——一種更接近于傳統加網角度的方法，這就是無理正切加網（Irrational Tangent Screening）。

②無理正切加網算法

當加網角度的正切為有理數時，網目調單元的角點可以與記錄柵格小方塊（設備像素）的角點準確重合，但同時又要保證15度，是不可能的。如果僅用這樣放置網目調單元的方法，是無法實現加網的，要實現加網，必須解決4個角點都與記錄柵格角點重合的問題。無理正切加網解決角點不重合的問題主要有兩種方法。

A.逐個修正法

根據實際要求的加網線數和加網角度，精確地計算與判斷每一網目調單元的柵格點陣及其特點，據此獲得網點的大小和形狀，逐個做網目調單元的角度修正。

B.強制對齊法

取整無理正切角a的對邊dy和鄰邊dx，強制網目調單元角點與記錄設備的像素角點重合，使之形成有理正切網點。但是，強制角點對齊后衍生出來的問題是，實際得到的加網角度和加網線數將與給定的值有所偏離，它們只是給定加網角度和加網線數的近似值。

采用無理正切加網算法可獲得高質量的輸出，但對光柵圖像處理器以及加網計算機的運算速度要求極高，為了解決上述矛盾，在數字加網技術中引進了超細胞結構的概念，利用它可以有效地解決無理正切加網存在的問題。

C.超細胞加網算法

超細胞結構加網技術（Super Cell Screening Technology）是一種針對有理正切加網和無理正切加網的不足而開發(fā)的改進方案。

采用這一技術后，通過采用超大型細胞并在每個細胞內設置多個網點生長點的方法，解決精密逼近15°角和記錄分辨力間的矛盾。

超細胞的尺寸與網目調單元相比要大得多，因此在輸出設備的記錄平面上有許多可以放置超細胞的點，使得超細胞的角點與記錄設備的像素角點重合。因此，用超細胞加網方式可以非常逼近傳統的加網角度，并使得各色版的加網線數基本相同，從而保證復制的精度。

目前很多加網技術就是采用了該種算法，如：Linotype-Hell的高質量加網HQS（High Quality Screening）、Adobe公司精確加網AS（Accurate Screening）及AGFA公司平衡加網BS（Balanced Screening）等。相信該加網技術還會得到進一步的發(fā)展。

2.調頻加網

調頻加網技術即FM（Frequency Modulated Screening）技術，是當今網點技術主要的發(fā)展方向之一，調頻加網網點大小不變，網點以離散態(tài)分布，隨著加網的算法不同而有不同的空間位置，網點間距不等，以網點分布密度（頻度、網點聚集個數多少）表現階調層次，沒有網線、加網角度的概念，常用網點直徑的大小來區(qū)分。

相對于調幅加網而言，調頻加網能夠復制出更多的圖像細節(jié)，可解決細線的鋸齒及斷裂，帶紋理圖像及柵格的撞網及產生龜紋和玫瑰斑的問題。同時調頻加網無需考慮網點角度，能實現高線數印刷的效果，可以進行高保真印刷。但亦有不足之處，如因調頻網點大小相等且具有顆粒感，故在中間調位置上難以控制每組網點的位置，尤其在平網時會出現墨斑；另外調頻加網對設備及環(huán)境要求較高，使許多普通印刷機無法正確再現網點，并且網點擴大嚴重，不容易控制，需要更細致的工藝控制和監(jiān)測技術。

目前調頻加網算法主要有模式抖動加網和誤差擴散抖動加網兩種。

①模式抖動加網

假如數字圖像的分辨率與設備的分辨力相同，那么可以采用抖動技術來進行數字加網。假定有一個m×n的偽隨機抖動矩陣Dij，若數字圖像中某點的坐標為（x、y），則它在偽隨機抖動矩陣中的相應位置（i、j）應該為：i=x mod m，j=y mod n（mod表示取模運算）。如果像素點（x、y）的亮度值大于Dij。那么該點的亮度值就為1，反之為0。這就是對灰度圖的抖動過程，對于彩色圖像，可以將彩色圖像分成幾個顏色通道，然后分別對每個通道進行抖動。endprint

通常情況下，經過抖動運算后的圖像會有抖動矩陣圖案的痕跡，為了防止這種人工痕跡，一般都是預先在原始信號或閾值信號中加入抖動信號（即無規(guī)則噪聲），然后再進行相應的處理。

②誤差擴散抖動加網

在模式抖動中，當數字圖像的像素值大于其相應閾值時就直接將其置為1，反之置為0。這樣必然會存在著一定的灰度值誤差。但是如果這個誤差先被擴散到周圍的像素中，然后再進行抖動處理，那么它對最后的二值圖像的影響就沒有那么明顯。這樣相當于在原始信號中預先加入了抖動信號，然后再進行處理時就可避免人工痕跡，這就是誤差擴散抖動加網。

其處理過程是首先對數字圖像中像素點的灰度值進行歸一化處理，并作為誤差擴散抖動處理器的輸入信號Ixy，信號Ixy在進行閾值比較前先被加入誤差過濾器中的輸出值Exy，以得到用于進行實際比較的輸入信號Txy；然后再對信號Txy進行閾值處理，即可得到最后的二值信號（1或0）。最常用的一個誤差過濾器就是1796年由Floyd-Steinberg提出的過濾器，它實際上是一個誤差分配表，規(guī)定了像素上下左右分得的誤差比例。采用誤差擴散抖動技術加網，能夠使噪聲成分降至最低，并產生更高的細節(jié)分辨率。

3.混合加網

混合加網（Hybrid Screening）技術是借鑒調幅和調頻兩種網點特性的加網技術，既體現了調頻網點的優(yōu)勢，又具有調幅網點的易操作性和穩(wěn)定性。在現有的印刷條件下就能真正實現1%～99%網點的再現。發(fā)展這種技術的最終目的，是希望能夠配合高效能的CTP技術，使印前或印刷部門可以事半功倍達到最完美的網點印刷效果。一般混合加網技術中網點的混合方案主要有以下幾種：

①把圖像分成不同部分，在很精細、層次感比較豐富的范圍用調頻網，以表現細微的差異，而平網部分以調幅網來表現；

②在中間調部分加調幅網，暗調和亮調部分加調頻網；

③以調頻網網點的分布方法布置調幅網的網點。

新型的混合加網技術基本都基于以上3種方案。如視必達（Spekta）加網技術是日本網屏公司于2001年開發(fā)的一種新的混合加網方法，它能夠避免龜紋和斷線等問題。它在網點百分比為1%～10%的高光區(qū)域及90%～99%的暗調區(qū)域，像調頻網點一樣，使用大小相同的細網點，并以這些網點的疏密程度來表現圖像的層次變化，但最小網點的尺寸比通常使用的要大些，從而彌補了調頻網點難于印刷的不足。在10%～90%的中間調部分，又會像調幅網點一樣改變網點大小，但所有網點的位置都具有隨機性，這意味著加網角度不存在了?？蓪崿F相當于300線/英寸以上的超精細加網，同時也避免了玫瑰斑和龜紋對印品質量的影響。

愛克發(fā)Sublima加網技術以調幅加網技術來表現中間調（8%～92%）的層次，而在亮調（0～8%）和暗調（92%～100%）處，用調頻加網技術來表現層次，調幅和調頻的轉換點隨加網線數的變化而變化。并且Sublima加網技術采用愛克發(fā)的專利XM超頻運算法，消除了過渡痕跡，讓兩種頻率的網點巧妙地融合。Sublima加網技術充分利用了調幅和調頻加網的優(yōu)點，在不改變現有印刷條件、不增加成本的前提下，實現了高網線印刷。

總之，無論是調幅加網，還是調頻加網，亦或是混合加網，這些加網的最終目的就是將連續(xù)調原稿通過合理的方案轉換成網目調圖像。那么隨著數學和計算機技術的進一步發(fā)展，我們堅信加網技術將越來越高效。endprint