3种主流分色算法的误差分析

在分析多项式回归、神经网络、修正的纽介堡方程这3种主流分色算法基本原理的基础上,对这3种类型算法分别采用新的实现方法进行设计,即:多项式回归算法的建模,通过多元回归分析求解出多项式的最小二乘估计值进行;神经网络算法的建模,采用基于径向基的RBF神经网络;纽介堡方程的建模,采用迭代法直接求解的方式。最后采用Matlab编程实现,并实验比较了3种算法的分色精度、稳定性等性能。研究结果表明:多项式回归算法稳定性和精度都最佳且平均色差小,RBF算法色块建模速度快,转换效果较好。最后分析了分色结果,提出了算法改进方向。