ニューラルネットワークを用いたマンセルとCIE表色系間の表色変換
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概要
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本論文では, マンセルとCIE表色系間の表色変換に対して, ニューラルネットワークい用いた新しい方法を記述する, 多層フィードフォワード型ネットワークを非線形変換器とみなして, 2つの色空間の間の写像を学習させる.我々は, 学習のためにバックプロパゲーション学習則を適用する.写像はこのとき非線形素子を並列的で多層に結合させた簡単なネットワーク構造で実現できる.Nickersonらの表データを用いて学習とテストの計算機実験を実施する.種々の条件下での実験結果に基づいて, 効果的なネットワーク構造と学習方法を決定する.変換精度はマンセル-CIE表色変換とCIE-マンセル表色変換の両方向について示す.さらに, マンセル系で指定した色を較正したディスプレイ上に表示して, 正確さを視覚的に確認する.提案した表色変換法が, 表データの補間に基づく従来法に比べて, いくつかの利点があることを指摘する.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1993-06-20
著者
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