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关于颜色空间转换的RBF网络动态子空间自动划分辨识方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
以RGB与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,采用径向基函数(RBF)神经网络,研究了颜色值在不同颜色空间之间的转换。利用基本采样数据集建立了颜色空间转换RBF网络模型,并通过增加样本数据,采用动态规划颜色子空间的方法,提高了模型转换精度。研究结果显示,该方法的转换速度和精度都优于基于动态子空间自动划分的BP神经网络颜色空间转换方法。 相似文献
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目的为实现LCD显示器的光谱特征化,提出一种基于子空间划分的BP神经网络结合PCA的光谱特征化模型。方法对显示器色空间进行子空间划分,在各子空间中进行模型的训练与检测。结果子空间划分后模型的色度和光谱精度,较未进行子空间划分的模型有明显提高,PCA在不影响模型精度的同时,降低了光谱维度,提高了算法的运行效率。结论该模型是一种高精度显示器特征化模型。 相似文献
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基于RBF神经网络的色空间转换模型 总被引:5,自引:5,他引:0
研究了RBF神经网络的结构及算法,应用RBF神经网络建立了打印机的色空间转换模型.根据实验数据,对网络结构进行了优化,通过比较不同参数时网络的性能,确定最优网络参数.最后对所建模型进行了仿真验证,验证结果表明,预测数据与实测数据的色差较小,说明该模型具有实用价值. 相似文献
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基于胞元式 RBF 神经网络的高保真分色模型研究 总被引:3,自引:3,他引:0
采用胞元式RBF神经网络模型对七色印刷输出系统构建了分色模型。首先,借鉴颜色空间分区理论将7个主色在整个颜色空间中划分为了6个颜色区域,在每个分区中选取了CIE L*a*b*明度值L上等间隔均匀采样的网点面积率,用于设计建模所需的训练样本,然后对每个分区划分胞元,并且为每个小胞元建立了基于RBF神经网络的分色模型。对于任意给定的要复制的目标色,利用提出的胞元搜索算法确定其所在的胞元位置后,使用相应的神经网络模型进行分色预测。实验结果表明,该分色算法能够达到较高的分色精度,可以满足高质量彩色复制的要求。 相似文献
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目的为了提升数码印花中彩色图像的复现精度,提出一种在子空间采用遗传算法优化BP神经网络的颜色特性化方法。方法介绍遗传算法(GA)优化BP神经网络的基本原理,设计一种在L*a*b*颜色子空间建立的颜色特性化模型,并对1000个色样开展GA-BP神经网络模型训练实验,最终拟合出印花色样的L*a*b*色度值和输入的印花图像RGB驱动值之间的非线性关系。结果该方法对125个测试色样的颜色特性化预测结果显示,超过90%的色样色差分布在2.0以内,光谱均方根误差(RMSE)分布在0.02以内。结论该方法较未进行遗传算法优化BP神经网络,预测精度得到明显提升,能够达到较高的数码喷墨印花彩色图像复现精度。 相似文献
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传统的RBF神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络,但为了使RBF神经网络的收敛速度和网络精度等更好地满足实际需求,用到一个线性非线性并列新型结构的RBF神经网络模型,并将该模型应用到纺织物品的染色配色问题上。应用该模型对染料的浓度与CMY值进行配色计算,实验表明具有较好的效果。改进后的RBF神经网络所表现出的良好性能,为其在该领域的应用提供了参考。 相似文献
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基于 BP 神经网络的多基色打印机光谱特性化 总被引:9,自引:7,他引:2
目的实现多基色打印机的光谱特性化。方法结合光谱降维和光谱重构方法建立了多基色打印机光谱特性化BP神经网络模型,并提出了基于人眼视觉特性加权的目标函数。结果在基于BP神经网络的多基色打印机光谱特性化中,当目标函数未进行人眼视觉特性加权时,光谱精度和色度精度分别为0.0285和2.8614,当采用人眼视觉特性加权目标函数后,光谱精度和色度精度分别为0.0166和1.2247。结论在基于BP神经网络的多基色打印机光谱特性化中,使用基于人眼视觉特性加权的目标函数可兼顾光谱与色度2个因素,其光谱特性化效果更优。 相似文献