基于模糊理论和神经网络的色彩空间转换方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201110086627.X
IPC分类号：H04N1/60;H04N9/67;G06N3/02
申请日期：
2011-04-07
申请人：
陕西科技大学

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著录项信息

专利名称	基于模糊理论和神经网络的色彩空间转换方法
申请号	CN201110086627.X	申请日期	2011-04-07
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2011-08-31	公开/公告号	CN102170516A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04N1/60 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04N 图像通信，如电视 H04N1/00 文件或类似物的扫描、传输或重现，例如传真传输；其零部件〔3，4〕 H04N1/46 彩色图像通信系统 H04N1/56 彩色图像信号的处理（H04N 1/52优先）〔6〕 H04N1/60 彩色校正或控制〔6〕	IPC分类号	H;0;4;N;1;/;6;0;;;H;0;4;N;9;/;6;7;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	陕西科技大学	申请人地址	陕西省西安市北郊未央大学园区陕西科技大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	陕西科技大学	当前权利人	陕西科技大学
发明人	智川;周世生;石毅;梁巧萍
代理机构	西安弘理专利事务所	代理人	罗笛

摘要

本发明公开了基于模糊理论和神经网络的色彩空间转换方法，选择输入颜色空间的采样点，采集采样点的建模数据；建立模糊神经色彩空间转换模型，将采样点的建模数据输入到模糊神经色彩空间转换模型中，完成色彩空间的转换。本发明基于模糊理论和神经网络的色彩空间转换方法，首先充分发挥了模糊辨识在广域空间中的快速性强的优势，将输入颜色空间动态划分为若干子空间；然后又充分发挥了神经网络在局部子空间中自适应辨识能力强和精度高的优势，合理实现了模糊与神经网络算法的优势互补，既大大提高了模型转换的处理速度，又有效提高了模型转换的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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