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西安工程大学学报
J
ournal
of
Xi'
an
Polytechnic U niversity
第
26
卷第
5
期〈总
117
期〉
2012
年
10
月
Vo
l.
26 ,No.
5(Sum.
No.
11
7)
文章编号:
1674-649X(2012)05-0653-04
基于
GRNN
的
RGB
到
L
*a
铃扩
色彩空间的转换模型
薛文博
(西安工程大学机电工程学院,陕西西安
710048)
摘要:针对目前色彩空间转换精皮低的问题,建立了一种基于广义回归神经网络
(GRNN)
的色彩
空间转换模型.将
RGB
色彩空间进行分割,并将
RGB
佳用
Adobe
Photoshop
软件中的拾色器
进行手工转换,得到对应的
L"
a"
b"
佳,从而得到建模样本和检验样本数据.用
MATLAB7.5
软.
件编程,建立
RGB
到
L"
a
叩·色彩空间的转换模型,并对其转换精皮进行评价.检验结呆表明,
该转换模型精皮高且训练速度极快,可应用于色彩管理的相关技术领域.
关键词:色彩空间转换,
MATLAB
软件
F
广义回归神经网络
p
拾色器
中图分类号
:TP
274;TS
80
1.
9
文献标识码
:A
随着现代印刷技术的迅速发展以及各种输入、输出和显示设备的投入使用,为了保证同一色彩在不同
特性的设备之间稳定的传递并呈现一致的效果,就需要进行色彩管理.色彩空间的转换作为色彩管理的核
心技术,尤其具有研究价值.目前,实现色彩空间转换的方法有很多种,主要分为纽介堡方程模型法
[1]
、多
项式回归法
[2]
、三维查找表插值法
[3]
、平面理论模型法
[4]
和神经网络模型法∞.前面
4
种方法都或多或少
存在着精度不高、耗用内存过大、需要测量数据过多以及处理速度过慢等问题,因而当今研究的热点逐渐
趋向于神经网络模型法.本文基于广义回归神经网络
(GRNN)[6]
,用
MATLAB
7.5
软件编程,建立
RGB
到
L
"a
巧‘色彩空间的转换模型,最后通过数理统计分析、色差分析评价模型的精度.
1
采集转换样本数据
由于神经网络是通过对环境的学习以获取知识并改进自身性能的,因此对于解决非线性函数的逼近
问题,用于训练的建模样本采集数量的多少,直接影响到最后的模型精度.神经网络的学习(训练〉方式分
为有导师学习和无导师学习
2
类.有导师学习,即在学习时往往先给网络提供期望的输出最佳估计值,称
为目标值,再进行学习.而元导师学习即是不给网络提供目标值就进行学习的方式,如竞争学习系统.本文
所研究的色影空间转换问题是实现多维输入数据到多维输出数据的映射,即采用有导师学习方式,数据既
要有输入值又要有目标值,因而采用了文献
[7J
中用到的方法,即分割色彩空间获取输入值并在
Photo
shop
的措色器里转换获取目标值从而组成样本数据,具体方法如下
z
RGB
空间有多种,这里用于建模的
RGB
数据是采集自
Adobe
Photoshop
CS3
软件里默认的
Adobe
RGB
(I
998)
工作空间
,
R
,
G
,
ß
等
3
种色彩的强度都为
0-255.
由于数据都要在拾色器里一个一个进行手
工转换,综合考虑到建模精度和工作量的因素,将分割
RGB
空间的级数定为
14.
为了使样本数据均匀,把
收稿日期
:2012-04-20
作者简介
z
薛文博(1
983-)
.男,陕西省延安市人,西安工程大学助教,硕士.
E-mail.lxwbl@qq.com