一种基于BP神经网络的彩色打印机标定模型

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彩色打印机打印色彩色度值与输入的数字图像象素值之间存在着非常复杂的非线性关系,按传统方法建立的打印机标定模型往往不能很好地反映打印机的特性。在研究中,利用BP神经网络理论,提出并建立了按色相角范围对实验数据分类的打印机标定模型。由于BP网络良好的非线性模拟和逼近特性,标定模型达到了较高的精度,欲打印色彩色度值与标定后实际打印色彩色度值之间的色差平均值远远小于人眼可以识别色差的阈值,标定精度要求适用于以彩色打印机作为输出设备色彩管理系统的色域匹配环节。
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