数字印花分色在试印花的时候，就可以实时地根据印花效果对阀值进行调整，最终取得最佳阀值和最佳印花效果。由于织物都是由各种纤维编织而成，其经向和纬向的属性会有所差异，如果不加以考虑，可能会在印出的图像中出现不期望的条纹。为了防止这种情况的出现，我们又引入了两个参数表征经向和纬向的这种差异，称之为经向系数x和纬向系数y，这样就可以通过调整这两个系数来适应经纬属性的不同。不同的输出设备会有不同的分辨率，其颜色的阶调值也会有差别。差一些的设备能表示的颜色少些，好一些的设备就多些考虑到cmyk颜色模型实际上是cmy颜色模型，黑色只是作为一种补充，因此在我们分色过程中先对青、品红、黄三种颜色进行处理，最后再从三种颜色中提出黑色。
分色处理流程参数定义：n像素矩阵维数，用来决定输出图像的灰度级别，灰度级别=nn+1；x，y经向系数和纬向系数，表征织物经纬属性的不同；f阀值系数，与灰度级比一起确定分色的阀值；pace灰度级比，分色前后灰度级别的比值；error误差，分色前后像素颜色灰度的偏差；valve分色阀值，用来决定输出图像的着色点数。输入参数：n像素矩阵维数：fc、fm、fy（0，1）三种颜色的阀值系数；x、y经向系数和纬向系数；输出结果：cv、mv、yv、kv青、品红、黑四种颜色的着色点数目。分色处理的步骤：颜色模型的转换颜色模型的变换按照下面的公式进行：c=255-r；m=255-g；y=255-b在暂不考虑黑色的情况下确定三种颜色着色点数目以青色为例，设其颜色灰度值为c，要确定该颜色的着色点数c0，按下述方法求解。
求取中间变量：误差分散某像素点在经过第二步处理后产生的误差为error=c-c0pace为了保证图像效果，需要对这一误差进行处理。具体做法是，把该误差按照一定的比例分散累加到周围的点上，使之在毗邻的点上得到补偿。
滤波算法图中表示待处理的像素点，该点经第二步处理后产生的误差值为error，按照中的比例系数进行误差分散：将误差error的8/42加到右边的第一个像点上，4/42加到右边的第二个像点上，2/42加到下一行的右边第二个像点上，依此类推，将误差分散累加到毗邻的12个相关点上进行补偿，这就是stucki滤波算法的误差分配方案。另外，考虑到织物经纬属性的差异，我们对stucki滤波算法的误差分散系数进行了修正，具体方法是将图中的系数与经向系数和纬向系数x、y相乘，把乘积作为最终的误差分散系数，这样做的结果，就可以使分色结果适应多种经纬属性不同的织物。用这种方法处理得到的图像，由于涉及了比较多的点，所以输出效果较好。
结语：按上述方法设计的软件，可以对图像进行多种灰度级别的分色处理，并对处理结果进行模拟。理论上，像素矩阵维数n越大，能够表示的颜色就越多，模拟效果也越好，但是实际印花时会使图像画面增大，分辨率下降，因此n的取值也不宜过大，一般取在3或4的时候，图像输出效果就已经很好了；另外，通过调整分色的阀值系数可以改变输出图像中四种颜色的比例，从而调整整个输出图像的色调。在实际分色时，需要根据不同的情况选择合适的参数，以达到最佳的效果。