基于饱和度优先的BP神经网络颜色空间转换模型研究

摘要：

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.

关键词：颜色空间转换、神经网络、算法模型

所属期刊栏目：34

分类号：TS801.3;TS807(印刷工业)

资助基金：国家新闻出版总署数字印刷研究中心开放基金

在线出版日期：2013-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：109-112