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《江南大学》 2012年
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神经网络在显示器特征化中的应用

李丽霞  
【摘要】:色彩管理是伴随着数字彩色设备的广泛应用发展起来的,目的是为了解决不同设备间色彩的匹配性问题。显示器是一个重要的印前数字彩色设备,起着“软打样”的作用,在印刷领域它的设备特性和色域对印刷系统的软打样、印刷品品质都有很大影响,显示器色彩管理具有重要的研究价值。色彩管理方法的不同多在于特征化方法或色空间转换方法的不同,研究表明神经网络在非线性处理方面具有自身独特的优点。 本文在研究与分析RGB、CMYK、XYZ和Lab四种色空间的色域及其均匀性的基础上,通过比较BP(Back-Propagation)与RBF(Radial basis function)两种神经网络的性能,得出RBF网络更适合进行显示器RGB-Lab的色空间转换特性处理的结论。 在BP和RBF网络性能的比较研究中,我们首先利用CRT显示器的Adobe Gamma软件校准CRT显示器;然后通过Photoshop软件制作出R、G、B三种颜色以0、32、64、96、128、160、192、224、255,9级灰度划分的729个色块,记录色块的RGB-Lab值,得到实验所需的729组数据;最后利用LCD显示器采用MATLAB软件仿真上述制作好的729组数据。通过采用CIE1976Lab色差理论对样本仿真优化的评判,证明了RBF神经网络在色空间非线性转换性能方面优于BP神经网络,由此确定采用RBF神经网络进行显示器特征化处理。 RBF神经网络训练的性能与网络的训练中心值有关.通过对以往优化算法的筛选,采用正交最小二乘算法(Orthogonal Least Squares (OLS))优化RBF神经网络。我们的MATLAB仿真实验表明:经过正交最小二乘算法的优化,RBF神经网络的色空间转换误差得到一定程度的降低,OLS-RBF模型在显示器特征化中效果良好。
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP183;TN873

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【参考文献】
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