基于分区的 RBF 神经网络颜色空间转换模型的研究

刘容, 王强, 刘真

包装工程(技术栏目) ›› 2013 ›› Issue (11) : 85-88.

包装工程(技术栏目) ›› 2013 ›› Issue (11) : 85-88.

基于分区的 RBF 神经网络颜色空间转换模型的研究

  • 刘容1, 刘真1, 王强2
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Color Space Conversion Model Based on Partition RBF Neural Networks

  • LIU Rong1, LIU Zhen1, WANG Qiang2
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摘要

根据 CMYK 颜色空间的特点,对其进行了分区处理,利用 RBF 神经网络最佳逼近性能、全局最优特性和高度非线性转换的优势,构建了基于 RBF 神经网络每个颜色空间分区转换的正向和反向模型。 通过训练样本建模和测试仿真实验,并对最后的实验数据分析处理,最终获得了一个较好的神经网络模型,并且模型的精度非常高。

Abstract

The CMYK color space was partitioned according to its characteristics. Forward and inverse models of each color space partition conversion are constructed based on RBF neural network, which has the advantages of optimal approximation, global optimization characteristics, and highly nonlinear transformation. A better neural network model was got by sample model training, simulation experiments, and final experimental data analysis and processing. The model has very high precision.

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刘容, 王强, 刘真. 基于分区的 RBF 神经网络颜色空间转换模型的研究[J]. 包装工程(技术栏目). 2013(11): 85-88
LIU Rong, WANG Qiang, LIU Zhen. Color Space Conversion Model Based on Partition RBF Neural Networks[J]. Packaging Engineering. 2013(11): 85-88

基金

国家自然科学基金(41271446);上海市研究生创新基金项目(JWCXSL1302)

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