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
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，导致模型震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，但算法复杂度也成数量级的提高，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。和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》 优先出版, 2024年第41卷 第9期
发布历史
[2024-02-27] 优先出版
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 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0597. (Yang Chen, Lian Kaicheng, Xu Hao, et al. Weighted polynomial regression color characterization algorithm with residual correction [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0597. )
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
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