基于饱和度优先的 BP 神经网络颜色空间转换模型研究

利用神经网络算法的非线性转换优势,构建了基于 BP 神经网络的颜色空间转换正向和反向仿真模型,提出了数据仿真饱和度优先的方法。 通过训练样本的选取、仿真实验和数据分析,得到了较好的训练效率和转换效果。 仿真结果表明,BP 神经网络适合于颜色空间转换,转换精度较高。