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基于径向基函数神经网络的色空间转换模型的研究

专 业: 制浆造纸工程
关键词: 色空间转换 神经网络 色彩管理 K均值聚类算法 印刷流程
分类号: TS801.3  TP183
形 态: 共 47 页 约 30,785 个字 约 1.473 M内容
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内容摘要


在现代印刷流程中,各个环节设备的颜色特征各不相同,甚至两台同一型号的设备之间也有所差异,这导致颜色信息难以实现跨媒介的精确传递与再现,严重影响了印刷的色彩复制精度。

为了解决这一问题,色彩管理应运而生,它通过运用与设备无关的连接色空间PCS,将各设备色空间连接起来,实现颜色精确传递及再现。

本文主要研究色彩管理中色空间转换这一关键技术,针对输出设备,选择RBF神经网络建立CMYK-Lab色空间转换模型。

首先,为了获取良好的训练样本,本文对输出设备进行校准测试,确定设备状态满足实验条件之后,输出测试色靶,并测量获得样本数据。

接着研究RBF神经网络的结构及数学模型,以K均值聚类算法确定RBF网络隐含层节点的中心、隐含层节点的宽度及输出权值等参数,初步建立RBF网络模型。

最后在训练样本的基础上,通过对比测试,确定隐含层节点数及分布系数等参数,最终得到基于RBF神经网络的CMYK-Lab色空间转换模型。

对比实验表明,与BP网络模型相比,RBF网络学习速度更快,泛化能力更好,以300组样本数据训练即可获得与700组样本数据训练的BP网络相当的色差表现。

与经过修正的纽介堡方程相比,300个样本训练的RBF网络与之精度相当,若进一步提高训练样本数,色差表现将优于纽介堡方程..……

全文目录


摘要
1 概述
1.1 研究的背景、目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 相关研究机构及成果
1.2.2 色空间转换方法的研究
1.3 主要研究内容
2 色空间与色彩管理
2.1 CIE1976L*a*b*色空间与色差公式
2.2 标准照明体
2.3 色彩管理
2.3.1 色彩管理的原理及功能
2.3.2 色彩管理的组成
2.3.3 色彩管理的主要工作
2.4 本章小结
3 获取数据的打样实验
3.1 实验条件
3.2 设备测试及校准
3.2.1 校准的目的
3.2.2 设备测试
3.3 设备线性化
3.4 本章小结
4 RBF 神经网络在色空间转换的应用
4.1 RBF 神经网络的结构
4.2 RBF 神经网络的数学模型
4.3 RBF 网络模型的建立
4.3.1 样本数据
4.3.2 训练算法
4.3.3 隐含层节点数的确定
4.3.4 分布系数的确定
4.3.5 对该网络模型进行分析
4.4 本章小结
5 模型的验证
5.1 与 BP 网络模型的比较
5.2 与纽介堡方程的比较
5.3 本章小结
6 结语
参考文献
附录
详细摘要

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中图分类: > TS801.3 > 工业技术 > 轻工业、手工业 > 印刷工业 > 一般性问题 > 印刷基础科学
其他分类: > TP183 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算

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