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数码相机色彩特征化方法研究

杨阳  
【摘要】: 数码相机具有广泛的应用领域,然而在使用数码相机拍摄图像的过程中常常因为没有对设备进行色彩特征化而导致拍摄得到的图像在其它呈色设备如显示器、打印机上显现出不同色彩。这种使用未经色彩校正的数码相机直接进行拍摄已不能满足现代色彩复制、传递应用的要求,因此对数码相机进行色彩特征化研究已经成为现实应用的迫切要求。 本文针对数码相机应用中对色彩传递过程一致性、稳定性的要求,采用人工神经网络的方法,对数码相机的色彩特征化技术进行了较全面的基础性研究。首先分析了数码相机使用过程中在硬件和软件方面导致色彩偏差的原因,通过比较国内外几种常见的数码相机特征化的方法确定了解决问题的方向。然后重点分析了人工神经网络在非线性空间映射、自学习、误差逆传播方面的特点,提出了一种基于BP神经网络的数码相机色彩特征化研究的方法。最后以选定的三台数码相机为研究对象进行色彩空间转换模型的设计、建立和验证,完成了数码相机色彩特征化过程中的硬件选择和实验平台的搭建。编程实现了从与设备相关的RGB色彩空间向与设备无关的Lab色彩空间的转换,统计了基于BP神经网络的色彩空间转换模型产生的训练误差和测试误差,分析了误差产生的主要原因和分布空间,总结了三台数码相机的呈色特性。 实验结果表明基于BP神经网络的数码相机色彩特征化研究方法基本满足了数码相机在从与设备相关的RGB色彩空间向与设备无关的Lab色彩空间转换的色差要求,系统性能稳定,操作简单,具有一定的应用价值。


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