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基于KPCA和ANFIS的色彩校正
引用本文:丁二锐,曾平,王义峰.基于KPCA和ANFIS的色彩校正[J].西南交通大学学报,2007,42(1):24-28.
作者姓名:丁二锐  曾平  王义峰
作者单位:西安电子科技大学外部设备研究所,陕西,西安,710071
基金项目:国防预研基金资助项目(413160501) 本文中的研究得到西安电子科技大学研究生创新基金的资助(05008).
摘    要:提出结合核主成分分析(KPCA)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的色彩校正(KPCA_ANFIS)算法.首先将数据通过核函数映射到高维空间,再通过KPCA提取主成分,最后通过ANFIS学习达到色彩校正的目的.实验结果验证了ANFIS用于色彩校正的可行性和有效性,KPCA_ANFIS算法的精度和鲁棒性均优于传统ANFIS.对测试数据(训练数据)的平均误差、最大误差和标准差较传统ANFIS分别下降了37%(45%),34%(40%)和35%(40%).

关 键 词:色彩校正  模糊逻辑  ANFIS  KPCA  特征空间
文章编号:0258-2724(2007)01-0024-05
修稿时间:2006-05-08

Color Calibration Based on KPCA and ANFIS
DING Errui,ZENG Ping,WANG Yifeng.Color Calibration Based on KPCA and ANFIS[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2007,42(1):24-28.
Authors:DING Errui  ZENG Ping  WANG Yifeng
Abstract:An algorithm for color calibration was proposed by integrating an ANFIS(adaptive-network-based fuzzy inference system) with KPCA(kernel principal component analysis).The algorithm maps the input data into a higher dimensional feature space with a kernel function first,then extracts principal components of the mapped data by the PCA,and finally implements color calibration by the ANFIS.Experimental results indicate that the proposed algorithm is feasible and effective,and is superior to the conventional ANFIS in both precision and robustness.The average error,maximum error and the error standard deviation regarding the test data(training data) decrease by 37%(45%),34%(40%) and 35%(40%),respectively.
Keywords:color calibration  fuzzy logic  ANFIS  KPCA  feature space
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