基于BP神经网络的阴极射线管显示器标定模型

• 作者: 沈模卫 陈硕
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 阴极射线管(CRT)显示器 标定 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 901-904
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9|O432
• 字数: 3168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.06.006

摘要

为了精确标定阴极射线管(CRT)显示器,应用分光光谱辐射计1980B采集计算机控制的CRT显示器色度数据,建立了经过三通道输出整合优化的前馈BP神经网络CRT显示器标定模型.该模型是CRT显示器的红、绿、蓝3个通道的亮度等级值和颜色三刺激值之间的非线性映射.神经网络的预测颜色三刺激值与测量颜色三刺激值之间的决定系数均大于0.999 9,两者之间的CIE色差均值为0.409 7,标准差为0.332 3,远小于最小颜色可觉差.该模型的标定色差显著小于CIE伽马校正标定模型的标定色差(CIE色差均值为4.695 5,标准差为3.533 0).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈模卫	浙江大学工业心理学国家专业实验室	109	1924	23.0	39.0
2	陈硕	浙江大学工业心理学国家专业实验室	41	323	11.0	17.0