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题名基于SOA-BP神经网络的显示器颜色特性化研究
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作者
王荣欣
郭凌华
陈睿
赵甜甜
孙英
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机构
陕西科技大学轻工科学与工程学院
陕西风华文化发展有限公司
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出处
《印刷与数字媒体技术研究》
北大核心
2025年第2期20-28,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(No.22078186)
陕西省重点研发计划项目(No.2020GY-320)。
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文摘
为了保证显示设备的颜色显示准确性,在对显示设备进行色彩管理时,需要提高显示器颜色特性化精度。本研究提出一种基于海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)优化BP神经网络(SOA-BP)的显示器颜色特性化模型。首先,采用K折交叉验证方法确定BP神经网络最佳隐藏层神经元个数,建立显示器输入信号RGB值与显示颜色L^(*)a^(*)b^(*)之间转换的BP神经网络模型;然后,通过海鸥算法对BP神经网络的权值阈值进行优化,建立基于SOA优化BP神经网络的显示器颜色特性化模型;最后,对优化前后的神经网络模型进行训练与测试,并进行模型精度对比分析。在仿真实验中,海鸥算法优化BP神经网络预测模型测试10次得到的CIELAB色差△E_(ab)^(*)和CIE2000色差ΔE_(00)平均值分别为2.291和1.032,较优化前分别减少了31.79%和36.18%,且优化后的SOA-BP模型更稳定,说明本研究所建立的SOA-BP网络模型对显示器颜色特性化具有较高的预测精度和较好的稳定性,为印刷包装领域色彩管理颜色特性化提供了理论和实践的参考。
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关键词
BP神经网络
显示器颜色特性化
K折交叉验证
海鸥算法
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Keywords
BP neural network
Display color characterization
K-fold cross-validation
Seagull algorithm
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分类号
TS801.3
[轻工技术与工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于3种不同算法的国画主题色提取方法比较研究
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作者
陈睿
郭凌华
王荣欣
赵甜甜
孙英
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机构
陕西科技大学轻工科学与工程学院
陕西风华文化发展有限公司
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出处
《印刷与数字媒体技术研究》
北大核心
2025年第1期53-61,共9页
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文摘
国画颜色复制目前多采用Color Checker 24色卡或Color Checker SG色卡,其存在颜色匹配精度差、工作效率低的问题,故适用于国画高仿真复制的主题色提取方法成为关键技术。本研究首先基于Haishoku、K-means和Mean Shift算法,通过参数的设定及优化,确定主题色提取个数,进行主题色提取;然后通过主观评价的方法对主题色提取效果进行评价,并对评价结果进行权重;最后得出综合评分。结果表明,相比K-means和Mean Shift算法,Haishoku算法能高效完整提取出国画主题色,且提取的国画主题色色相完整性、颜色的饱和度和明度再现效果更好,效率更高。本研究为国画复制领域专用色靶制作提供理论和实践的参考。
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关键词
国画主题色
Haishoku
K-MEANS
Mean
Shift
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Keywords
Traditional Chinese painting theme color
Haishoku
K-means
Mean Shift
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分类号
TS801.3
[轻工技术与工程]
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