论文摘要
目的为了提升数码印花中彩色图像的复现精度,提出一种在子空间采用遗传算法优化BP神经网络的颜色特性化方法。方法介绍遗传算法（GA）优化BP神经网络的基本原理,设计一种在L*a*b*颜色子空间建立的颜色特性化模型,并对1000个色样开展GA-BP神经网络模型训练实验,最终拟合出印花色样的L*a*b*色度值和输入的印花图像RGB驱动值之间的非线性关系。结果该方法对125个测试色样的颜色特性化预测结果显示,超过90%的色样色差分布在2.0以内,光谱均方根误差（RMSE）分布在0.02以内。结论该方法较未进行遗传算法优化BP神经网络,预测精度得到明显提升,能够达到较高的数码喷墨印花彩色图像复现精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高敏,李鹏飞,苏泽斌,杨金锴
关键词: 数码喷墨印花机,颜色特性化,神经网络,子空间划分
来源: 包装工程 2019年21期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 西安工程大学电子信息学院
基金: 陕西省教育厅科研计划（18JK0339）,陕西省重点研发计划（2019ZDLGY01-08）
分类号: TP183;TP391.41;TS194.3
DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.21.035
页码: 235-241
总页数: 7
文件大小: 1266K
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