基于LS-SVR的图像矫正

来源：大连理工大学学报杂志2016年第1期北京时间：

作者：祝振敏,吕兆康,刘百芬

摘要：最小二乘支持向量回归(theleastsquaressupportvectorregression，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．

关键词：颜色空间最小二乘支持向量回归(LS-SVR)图像矫正色差

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51305137)；江西省科技支撑计划资助项目(20151BBE50116)；江西省教育厅自然科学基金资助项目(GJJ14388).