以信息化为特征的设备在印前领域的引入和广泛应用,极大地增大了印前系统构建的灵活性,但为色彩管理带来了便利的同时,也增加了更多影响色彩管理效果的因素。印前设备的设备输入值与输出色彩之间存在着非常复杂的非线性关系,在传统的色彩管理系统中,多以线性模型来描述,虽然取得了一定效果,但不能很好地处理噪音信号及其它因素的影响。本文在现有色彩管理系统和相关设备模型分析的基础上,基于BP神经网络理论,实现了显示器到打印机色彩管理原型系统的设计和开发。所做工作具体如下:1. 对显示器和打印机的工作原理和成色特性进行了分析,结合BP神经网络理论,首次提出并建立了以色相角范围为依据对实验数据进行分类的打印机标定模型,建立了显示器和打印机的特性化模型;在建立设备模型的基础上,提出了基于BP神经网络的色域匹配方法。2. 在分析和探讨色彩管理理论和方法后,设计实验方案,进行相关实验,取得了大量实验数据。并在于MatLab 6. 5平台上设计开发的从显示器到打印机的色彩管理原型软件系统上,利用实验所得大量学习样本对该系统进行训练,确定了网络权值和偏差,并通过实验对软件系统进行了分析、验证和评价。结果显示,建立的设备模型均达到了较高的精度,小于人眼可以识别的最小色差值;色域匹配方法大大地减小了显示器和打印机之间的色差。3. 以色相角为依据对实验数据进行分类建立的打印机标定模型达到了较高的精度,同样的标定方法也可以用于印刷机等其它印刷设备,指导操作者根据要输出的色彩调整墨量。