检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072
出 处:《传感器与微系统》2010年第2期26-28,共3页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:国家自然科学基金资助项目(50875185);天津市应用基础及前沿技术重点计划资助项目(09JCZDJC23600)
摘 要:阐述了基于BP神经网络的数码相机特征化方法。采用不同的神经网络结构,建立了数码相机记录的RGB信息和原影像CIEXYZ色度信息之间的非线性对应关系。对NIKOND200数码相机进行了研究,通过实验得到了合理的神经网络结构为3—10—10-3。测试不同的训练样本和测试样本,达到的CIELAB平均色差和最大色差分别为1.9—2.2和6.7—7.4个色差单位。讨论了实验设备的重复性,同时,分析了样本数量对实验结果的影响。实验结果表明:对数码相机的特征化,可采用BP神经网络技术实现较高的精度。A method is described to characterizing the digital camera. The nonlinear relationship between the RGB signals generated by digital camera and original image CIE XYZ values is obtained using BP neural networks. The reasonable structures(3-10-10-3)of the BP neural networks are found by researching on NIKON 1)200 cameras, yielding a modeling accuracy typically average color difference 1.9 -2.2 AE units and maximal color difference 6.7 ~7.4 AE units. The repeatability of the experimental setup is studied and the influence of the quantity of the samples is also discussed. The experiments resuhs show that the BP neural networks can be used to characterize commonly digital camera.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.173