基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毛紡配色系統(tǒng)的研究.pdf

1、在毛紡染色行業(yè)中，配色一直是一個(gè)關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的配色方法往往是依靠人的經(jīng)驗(yàn)，既費(fèi)時(shí)又不精確：當(dāng)前的計(jì)算機(jī)配色主要依靠的理論是Kubelka-Munk理論，該理論是Kubelaka和Munk1939年從完整輻射理論推導(dǎo)出來，因此存在前提條件，而且計(jì)算過程復(fù)雜，配色誤差較大。因此本文針對(duì)傳統(tǒng)的配色方法提出了基于BP網(wǎng)絡(luò)的毛紡染色數(shù)字化計(jì)算機(jī)配色的概念和相關(guān)的方法。這種方法最大創(chuàng)新之處有三點(diǎn)： 一、關(guān)于數(shù)字化設(shè)備與模擬設(shè)備的研究，通過

2、研究，得出了可以通過數(shù)字化設(shè)備代替模擬設(shè)備，即傳統(tǒng)得分光光度計(jì)進(jìn)行顏色的采樣，實(shí)現(xiàn)降低獲取樣品信息的操作復(fù)雜性，在本文中對(duì)如何實(shí)現(xiàn)采用數(shù)碼相機(jī)作為輸入設(shè)備作了相應(yīng)的研究。 二、關(guān)于配色理論的研究，傳統(tǒng)的配色理論不適用于數(shù)字化設(shè)備采集的顏色信息，且配色過程引入大量的假設(shè)，且對(duì)拼色染料配方預(yù)測(cè)誤差較大，本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度并在不同的顏色空間下對(duì)拼色染料的配方預(yù)測(cè)進(jìn)行了一定的探討。 三、對(duì)如何提取特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)作

3、了一定的研究.本文中分別采用了兩種方法，在兩個(gè)顏色空間下做顏色特征提取，并做了相應(yīng)的比較，尤其是在本文中提出的基于小波特分析的顏色征提取的方法，提取效率高，在保持大部分信息的基礎(chǔ)上大大降低了顏色特征的維數(shù)，取得了良好得效果。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配色算法的研究主要采用BP算法來實(shí)現(xiàn)顏色特征與毛樣顏色配方之見的非線性映射。試驗(yàn)突出了較好得收斂性，但是在泛化能力方面還顯得有些不足，但同時(shí)通過試驗(yàn)也發(fā)現(xiàn)在基于HSV顏色空間下利用小波分析提取顏色特