基于BP神经网络的数码相机颜色特征化

以色度学理论和神经网络为基础,在综合比较数码相机颜色特征化方法之后,采用了基于BP神经网络的颜色特征化方法。利用MATLAB实现了从RGB到XYZ及Lab的颜色空间转换,比较了2种转换模型的精度,统计分析了该模型产生训练误差和测试误差的主要原因,验证了RGB→Lab转换算法是一种较优和可靠的方法。

成像技术在纺织品颜色测量中的应用进展

快速、准确、高效的纺织品颜色测量方法一直是纺织领域的研究热点,成像技术在纺织品颜色测量中的应用有较好的研究前景。为此,介绍了光电积分法和分光光度法的特点及其用于纺织品颜色测量存在的局限性。阐述了成像技术中数码摄像法、多光谱成像法、高光谱成像法的成像特点,分析了相机颜色特征化、光谱重建算法、图像分割法等对纺织品颜色测量的影响,并对不同成像技术在纺织品颜色测量应用中的研究现状进行总结。最后从纺织品颜色特点、纺织品颜色测量要求以及高光谱成像技术的优点等角度,展望了高光谱成像技术用于未来纺织品颜色测量的发展方向。