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基于颜色空间转换的颜色复原方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目的 研究解决因成像原理、 元件性能、 机械上的限制等因素导致的色彩失真与偏差的方法。方法 通过对基于BP神经网络的颜色复原和基于全局多项式回归的颜色复原等2种方法进行对比研究, 提出基于色调分区多项式回归的、 由 RGB 到 L*a*b*的颜色复原转换方法。结果 基于 BP 神经网络的颜色复原得到的最小色差为 2.8476, 基于全局多项式回归的颜色复原得到的最小色差为2.857, 二者相差仅 0.3%; 而经过分区后的多项式回归颜色复原得到的平均色差为 2.206, 比基于 BP神经网络和全局多项式回归方法降低了 23%左右的色差。结论 经过分区后的多项式回归颜色复原方法能更有效地提高颜色复原的精度。 相似文献
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BP 神经网络在显示器色空间转换中的应用 总被引:3,自引:3,他引:0
用色彩管理软件以及分光光度仪对显示器的屏幕进行了校准和特性化,采用BP 神经网络法建立了从RGB 色空间到Lab 色空间的转换模型。通过对实验数据进行对比分析,结果表明这种算法对色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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基于BP神经网络的CMY到XYZ颜色空间转换算法研究 总被引:2,自引:6,他引:2
对基于BP神经网络的CMY到XYZ颜色空间转换算法进行了探讨,给出了算法工作流程并建立了模型.最后通过实验对算法进行了验证. 相似文献
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利用神经网络算法的非线性转换优势,构建了基于BP神经网络的颜色空间转换正向和反向仿真模型,提出了数据仿真饱和度优先的方法。通过训练样本的选取、仿真实验和数据分析,得到了较好的训练效率和转换效果。仿真结果表明,BP神经网络适合于颜色空间转换,转换精度较高。 相似文献
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电力负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要工作,尤其是随着电力市场的建立和发展,电力负荷的预测难度增加,负荷预测的重要性对电力调度更为关键。结合当前国内外电力系统负荷预测研究现状,本文介绍了广义回归神经网络电力负荷预测的方法,并进行了仿真证明方法的可行性。 相似文献
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通过运用MATLAB7.8进行了BP和RBF的数值仿真,并作出了二者的转换误差图,研究了采用BP和RBF神经网络方法进行色空间转换的精度差异问题。结果表明:BP神经网络由于本身收敛速度慢及训练无记忆性等缺陷,整体性能低于RBF神经网络,即用RBF来解决色彩管理中的色空间转换问题更符合要求。 相似文献
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不规范行驶是目前动态称重设备重量减轻的主要原因,为了解决车辆重量偏差的问题,文章提出了一种全新的联体秤台结构和以小波分析结合广义神经网络的算法。经过实验证明此结构和违规行驶算法的结合,提高了违规行驶的动态称重精度。 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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基于粒子群算法优化 BP 神经网络的色彩空间转换 总被引:1,自引:4,他引:1
目的研究基于粒子群算法优化BP神经网络对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法主要通过数据归一化处理、改进最大限制速度、惯性常数和适应度函数来优化BP神经网络的权值和阈值,以缩小其分布范围,再用BP神经网络法进行色差预测。结果改进粒子群算法优化BP神经网络预测模型,测试20次得到色块平均色差为2.8526,最小平均色差为2.0453。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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目的基于改进遗传算法优化BP神经网络,研究对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法通过改进数据归一化处理和遗传算法的适应度函数,来优化BP神经网络的权值和阈值,以将它们的分布范围缩小,再用BP算法进行精确求解,并将该方式与常规方式作对比。结果训练优化后的BP神经网络预测模型20次,测试色块平均色差为2.9353,最小平均色差为1.9467。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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基于神经网络的L*a*b*-CMYK色彩空间转换算法的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对L*a*b*值-CMYK值转换的非线性特性,提出了一种基于改进BP神经网络的非线性转换方法。运用神经网络特有的非线性映射能力和不需要精确数学模型的分析能力,实现了这一非线性转换。实验结果表明,建立的网络模型具有较好的精度,能够满足色彩空间的转换要求。 相似文献