人工智能方法在顏色空間轉(zhuǎn)換中的應用研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)及其外設的普及，傳統(tǒng)的顏色控制方法已經(jīng)融合了先進的數(shù)字技術(shù)，形成了一個嶄新的顏色控制方法，即色彩管理技術(shù)。該技術(shù)廣泛應用于彩色桌面出版系統(tǒng)、網(wǎng)絡傳播、紡織印染等領(lǐng)域和行業(yè)，以解決顏色在不同介質(zhì)的媒體中正確傳播的問題。顏色空間轉(zhuǎn)換模型的研究是色彩管理技術(shù)實現(xiàn)的核心環(huán)節(jié)之一，顏色值在不同顏色空間之間的轉(zhuǎn)換精度和速度，對提高色彩管理技術(shù)的整體水平有重要意義。與此同時，人工智能控制理論的發(fā)展已成為計算機學科的一個分支，并在許多學科

2、領(lǐng)域得到了廣泛的應用，在近三十年來取得了豐碩的成果。
　　本課題在對目前常用的顏色空間轉(zhuǎn)換模型進行分析的基礎(chǔ)上，將人工智能控制理論中應用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯理論，引入到色彩管理技術(shù)中不同顏色空間模型之間的相互轉(zhuǎn)換問題，建立了基于模糊理論的顏色空間轉(zhuǎn)換方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的顏色空間轉(zhuǎn)換方法，并結(jié)合這兩種顏色空間轉(zhuǎn)換方法的特點，建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡辨識方法的顏色空間轉(zhuǎn)換模型。
　　在顏色空間轉(zhuǎn)換模糊模型的研究中，采用將輸

3、入顏色空間顏色分量分別劃分為三個、四個和五個模糊子集的方法，通過建立模糊規(guī)則，進行模糊推理，實現(xiàn)了顏色值在不同顏色空間之間的轉(zhuǎn)換。為了討論模型特點，定義了顏色空間轉(zhuǎn)換模型的穩(wěn)定性和魯棒性的概念。研究結(jié)果顯示，顏色空間轉(zhuǎn)換模糊模型雖然具有轉(zhuǎn)換速度快、穩(wěn)定性強等特點，但同時又表現(xiàn)出轉(zhuǎn)換精度不足以及魯棒性較差的特征。
　　在神經(jīng)網(wǎng)絡顏色空間轉(zhuǎn)換模型的研究中，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和徑向基網(wǎng)絡進行顏色空間轉(zhuǎn)換，并建立了基于動態(tài)子空間自動劃分

4、的神經(jīng)網(wǎng)絡顏色空間轉(zhuǎn)換方法。研究結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡顏色空間轉(zhuǎn)換模型雖然具有自組織、自學習、自適應的能力，并在局部子空間中具有自適應辨識能力強和精度高等優(yōu)勢，但模型又表現(xiàn)出其穩(wěn)定性和魯棒性不足的特點。
　　論文在對模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合方式的深入研究的基礎(chǔ)上，本文又提出了顏色空間轉(zhuǎn)換模糊神經(jīng)網(wǎng)絡辨識方法。該方法結(jié)合了顏色空間轉(zhuǎn)換模糊模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型各自的特點，合理實現(xiàn)了模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡顏色空間轉(zhuǎn)換算法的優(yōu)勢互補，不僅大大提高了模型的