色貌模型的人工神经网络方法的研究
色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。本文采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测，包括正向预测（从色度参数到色貌属性参数）和反向预测（从色貌属性参数到色度参数），应用自然色系统（NCS）中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输出色貌属性参数空间不是均匀的，对于网络预测精度用特殊方法评估，而对于反向模型则可直接利用LAB 色差公式评价。测试的结果表明：用神经网络对CIECAM02 模型的预测达到了较高的精度。
色貌模型 神经网络 自然色系统 色度参数
柴冰华 赵达尊 廖宁放 杨卫平
北京理工大学信息科学技术学院,颜色科学与工程国家专业实验室,北京,100081
国内会议
杭州
中文
2004-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）