基于ELM极限学机的色彩空间转换方法

摘要

本发明公开了一种基于ELM极限学机的色彩空间转换方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用专业测量仪器测得不同RGB驱动值经过显示器输出的XYZ的参数值，建立样本集；步骤2：根据所述步骤1所述的样本集，以及输出期望值，建立单隐层神经网络模型，给定隐层输出函数及隐层节点个数，随机生成隐层节点参数，计算隐层输出矩阵，最后得到单隐层神经网络最优权值；步骤3：根据步骤2获得的神经网络训练结果，建立RGB到XYZ色彩空间的转换模型。本发明实现了神经网络结构的优化以及简化，使得训练得到的网络能够快速重建，用于实际工程中实现RGB到XYZ转换的计算。

主权项

基于ELM极限学习机的色彩空间转换方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用专业测量仪器测得不同RGB驱动值经过显示器输出的XYZ的参数值，建立样本集；步骤2：根据所述步骤1所述的样本集，以及输出期望值，建立单隐层神经网络模型，给定隐层输出函数及隐层节点个数，随机生成隐层节点参数，计算隐层输出矩阵，最后得到单隐层神经网络最优权值；步骤3：根据步骤2获得的神经网络训练结果，建立RGB到XYZ色彩空间的转换模型。