近年来，显示技术发展很快，液晶显示器已经成为了主流。液晶显示器以其低能耗、低辐射、显示均匀性好等优点，受到了普遍的喜爱，已成为大多数计算机系统的标准配置。但它也有观察角度小、在不同方向观察时颜色有变化等明显的缺点，因此在印刷行业内还不普及。随着一些高档液晶显示器如EIZO、AppleCinema等的出现，大大提升了液晶显示器的性能，在很大程度上克服了上述缺点，能够呈现出与印刷非常接近的色域，成为屏幕软打样的首选。

    目前，印刷行业普遍采用了色彩管理技术，使各种设备能够呈现比较一致的颜色，为软打样的应用提供了前提保障。市场上已经出现了一些屏幕软打样的产品，如Kodak公司的VirtualProof、ICS公司的RemoteDirector等。

    综上所述，屏幕软打样是一项非常新的技术，受到设备、技术和使用上的很多因素制约，因此进行相关的实验和研究是非常必要的。本项目设计了一个软打样实验，对软打样效果进行了初步评价，得到了一些有意义的结果。

    本实验通过色彩管理对显示器和打印机进行校准和特征化，并用打印的硬拷贝样张与显示效果进行对比，由观察者对照硬拷贝样张对显示结果进行评价，检验主观评价结果与测量色差的相关性，以此检验软打样的结果。

    实验中所用显示器为EIZOColorEdgeCG19液晶显示器，色彩管理软件为MonacoOPTIXPro2.0，测量仪器采用GretagMacbethEye－one，白场色温为6500K。

    生成硬拷贝样张的打印机为EpsonStylusPro7600，色彩管理软件为MonacoPROFILER4.7.2，测量仪器为X－RiteDTP70。样张的观察在GretagMacbethJudgeII标准室内照明中进行，光源为模拟D65。首先对该显示器和打印机进行色彩管理，使其呈现的色差尽可能小。经过颜色校正后的显示器用IT87／3色标及灰色系列样品共计963个颜色的测量数据（CIELAB）进行检验，得到屏幕颜色测量值与标准数据的平均色差为3.02，最大色差为30.81，标准方差为5.07。其中色差小于1的样品占53.6％，色差小于2的样品占72.1％，而色差较大的样品都是超出显示色域的颜色。经过颜色校正后的打印机用上述同样的963个颜色数据进行检验，得到的平均色差为1.35，最大色差为6.15，标准方差为0.86。其中色差小于1的样品占41.8％，色差小于2的样品占82.0％。

    将硬拷贝样品的颜色测量值与显示器上显示的测量值直接进行对比，色差有所增加，平均色差上升到3.54，最大色差30.90，标准方差为4.95。其中色差小于1的样品占28.1％，色差小于2的样品占58.3％，色差小于3的样品占70.5％，横坐标为色差值，纵坐标为对应的样品个数，三个色条分别表示显示器、打印机和显示器相对于打印机的色差分布。由于色域外颜色对显示器的显示色差影响最大，在大色差区域的样品个数主要取决于显示器的色差，而小色差区域的样品则取决于二者的相互作用，因此从色差的客观评价角度看，软打样的色差是可以被印刷业接受的，说明经过颜色校正后的显示器和打印机可以达到比较好的状态，所呈现的颜色基本准确。

    为了评价软打样的效果，必须经过实际的目视评价，用目视评价来检验软打样的色差是否可以被接受。为此本实验设计了主观评价的实验。

    主观评价的样品为ISOSCID中的S8.Tif文件，其中包含了104个色块，比较均匀地分布于色空间中。将该图像文件事先转换为LAB模式，将其LAB值用经过色彩管理的显示器显示和打印机打印，并按前面的方法测量显示与打印的色差，将评价等级分为“看不出色差”、“有轻微色差”、“有较大色差”和“有明显色差4个等级，给每级赋值1～4，数值越大，表示色差越大。将色标颜色显示在Photoshop中，因此首先要将Profile在Photoshop中正确设置。

    观察时用黑色的纸挖出一个色块的孔，每次只对比104个色块中的一个，避免相邻颜色对观察结果的影响。介于不可察觉和微弱色差之间，说明大部分的色块都仅可以察觉到非常微弱的色差，软打样的效果较好主观评价的色差只有1.9，观评价色差等级与CIELAB测量色差的对应关系，二者相关系数较低的原因是数据点比较分散。这比较符合主观感觉的规律。用对数拟合后得到的相关系数r＝0.4446，比线性相关系数有了较大提高。

    本文通过实验对屏幕软打样的效果进行了客观测试和主观评价。客观测试的结果说明在显示器和输出设备都进行严格色彩管理的条件下，屏幕软打样产生的色差平均值为3.54，而产生大色差的最主要原因为显示器与印刷色域不完全一致，对于超出色域的颜色可以产生高达ㄓEab＝30的色差，而对于大部分色域内的颜色具有较好的显示效果，因此可以应用于印刷打样。本实验仅仅是软打样的初步实验，还没有对软打样的色差容限进行考察，也未考虑到CIELAB颜色空间的不均匀性以及复杂图像对颜色评价的影因此下一步还需要进行其它色差公式的检验和对复杂图像颜色影响的检验，如使用S－CIELAB方和CIECAM02色貌模型来检验。