基于LS-SVR的图像矫正

最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression，LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中．以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值，从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象，并以潘通色卡为参照，利用LS-SVR算法，结合将RGB颜色空间到sRGB颜色空间的转换模型，对测试图像进行矫正处理．实验结果表明 与多项式回归相比，LS-SVR算法能取得更小的色差，且矫正后的图像更接近于目标图像