基于神经网络的CRT色度变换方法

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经过十多年的发展,传统CRT色度变换模型已基本成熟,其中包括三维查表、PLCC、PLVC、LIN-AIN2、LOG-LOG、GOG、Berns等一系列模型.这些模型已在实际CRT色度变换或标 定技术中得到应用,色差基本能满足使用要求.但是,上述传统CRT色度变换模型存在一个 共同缺点,即每变换一个色样都要经过大量的数学计算,因此变换速度较慢.这一缺陷显然不适合当今彩色图像处理的实时快速特点,因此有必要研究一种更加适合彩色图像信息显示特点的CRT色度变换方法.人工神经网络是近年来迅速崛起的一种信息处理的处理技术,模 糊性和并行高速处理是它的两大特点,这些特点恰好与彩色图像信息处理的特点吻合.因此近年来已有众多学者把网络技术应用于色度空间变换的研究中,并取得了肯定的效果.
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