BCC-BP算法在RGB值到LAB值色彩空间转换中的应用

摘要

目的为了有效克服BP神经网络算法权阈值随机选取造成的模型预测精度不高、结果输出不稳定的问题。方法提出细菌群趋药性(BCC)算法和BP神经网络算法相结合的BCC-BP神经网络算法,采用BCC算法来选取BP神经网络初始权阈值,克服初始权阈值随机选取带来的问题,并将该算法应用到RGB到LAB色彩空间转换模型中。结果按照国家普通印刷品的允许误差范围规定在6个标准色差单位以下的要求,在色差小于6的预测区间,基于BCC-BP算法的预测准确率达到81.07%,好于BP,GA-BP和PSO-BP算法,同时对于平均色差ΔE小于6个标准色差单位的要求,BCC-BP算法10次预测结果全部低于6。结论采用BCC算法辅助BP神经网络进行初始权阈值的选取,可以有效提高BP神经网络模型在色彩空间转换应用中值的输出精度和稳定性。