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基于KPCA和ANFIS的色彩校正 总被引：1，自引：0，他引：1
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%）. 相似文献
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为解决设备间色彩再现不一的问题,提出了一种打印校正算法．建立了打印机色彩校正的数学模型,分析了打印特性,并通过张量积样条函数对打印机色彩的非线性进行描述,最后提出了双金字塔结构,实现了打印的快速校正．试验表明,该算法准确描述了打印机色彩的非线性,在CIELAB色彩空间的平均校正色差小于2．0,耗时不到30min,需要打印的样本数目较查找表算法降低了约10倍． 相似文献
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