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残差修正的加权多项式回归色彩特征化算法

Weighted polynomial regression color characterization algorithm with residual correction
杨晨1
廉凯成1
徐昊1
吴秦1,2
柴志雷1,2
1. 江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
2. 江苏省模式识别与人工智能工程实验室, 江苏 无锡 214122

摘要

在数字印刷领域,精确再现计算机图像的颜色是高质量印刷的前提,其中色彩特征化是关键环节。传统多项式回归模型由于高阶项会放大特征化样本集中的奇异值,导致模型振荡从而影响色彩特征化的准确性。基于神经网络的色彩特征化算法精度较高,但算法复杂度也呈数量级的提高,难以满足工业生产中的效率要求。为解决上述问题,提出残差修正的加权多项式回归算法,采用具有较强抗差能力的Huber损失函数来替代均方误差。通过自适应机制确定各个样本权重,并利用残差值迭代优化得到最佳权重矩阵,从而降低奇异值样本对系统的影响;此外,修正模块捕获第一个模型可能遗漏的非线性情况辅助调整转换结果,进而提高颜色再现准确性。结果表明,该算法与普通多项式回归相比,平均色差降低1.2,与基于深度置信网络的推理算法精度接近,但运行时间比其减少99.37%。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61972180)
江苏省模式识别与计算智能工程实验室资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0597
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3188-3193
文章编号: 1001-3695(2024)10-044-3188-06

发布历史

[2024-02-27] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版

引用本文

杨晨, 廉凯成, 徐昊, 等. 残差修正的加权多项式回归色彩特征化算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10): 3188-3193. (Yang Chen, Lian Kaicheng, Xu Hao, et al. Weighted polynomial regression color characterization algorithm with residual correction [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10): 3188-3193. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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