基于神经网络分色算法的补偿模型

摘要

神经网络模型在分色算法中具有预测不确定和精度较低的缺点,在其基础上提出了补偿模型。该模型将神经网络预测CMYK的各通道差值拟合成L*a*b*多项式的函数,并对CMYK值进行补偿。通过对该模型的实验测试表明,采用CMYK值进行补偿后与原模型相比,提高了分色算法的精度,并且其分色精度要高于其他常用的模型。