换一批基于GWO-BP神经网络在舌诊图像颜色校正中的应用
Application of GWO-BP Neural Network in Color Correction of Tongue Diagnosis Images
摘要目的:基于灰狼优化算法(GWO)优化传统BP神经网络的舌诊图像颜色校正算法,解决移动舌诊APP存在的拍摄环境具有局限性、手机设备的依赖性及基于手机平台的颜色校正方法所使用的传统算法效果不佳等问题.方法:以24色标准色卡为标准,分别采集室内白炽灯不同光照强度场景与室外不同时刻阴天、晴天场景下的舌诊图像;同时选择灰度世界算法以及传统BP神经网络算法与本文算法进行对比,分别用上述三种算法对采集图像进行颜色校正,并对校正结果进行主观与客观颜色评价进行对比分析.结果:相比于灰度世界算法及BP神经网络算法,GWO-BP神经网络算法的颜色校正效果明显提高.结论:GWO-BP算法可有效地对手机拍摄的舌诊图像进行颜色校正,从而提高色值精确度.
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关键词
舌诊图像颜色校正灰狼优化算法BP神经网络Tongue diagnosis imagesColor calibrationGrey Wolf Optimization algorithmBP neural network
栏目名称
DOI
10.19656/j.cnki.1002-2406.20240506
发布时间
2024-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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