[发明专利]一种LCD色偏纠正方法

摘要

本发明提出了一种LCD色偏纠正方法。所述方法引入基于遗传算法的BP神经网络，遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行快速的全局搜索，解决了传统BP算法易陷入局部极小的缺点，加快了收敛速度，提高了网络的泛化能力；采用Lab颜色空间值作为神经网络的输入输出值，比直接采用RGB颜色空间矢量具有更好的量化分类准确性，能够对LCD色彩偏差进行自动纠正，使LCD拥有更好的颜色重现能力。

主权项

一种LCD色偏纠正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，以红色、绿色和蓝色为坐标系建立RGB三维色彩空间，并在该空间选取训练样本；步骤二，选取一块标准屏用于获取BP神经网络的输出校准值，另选一块待校准屏用于获取BP神经网络的输入值；步骤三，将训练样本经待校准屏输出，使用数码相机获得其RGB三维色彩空间颜色值VRGB，并将该值转换到Lab颜色空间值VLab，作为BP神经网络的输入值；步骤四，将训练样本经标准屏输出，使用数码相机获得其RGB三维色彩空间RGB颜色空间值V′ＲGB，并将该值转换到Lab颜色空间值V′Ｌab，作为BP神经网络的输出校准值；步骤五，创建BP神经网络,采用具有三个输入神经元、三个输出神经元和五个中间神经元的BP神经网络；步骤六，用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化；获得具有最优权值和阈值的BP神经网络；步骤七，训练BP神经网络：将VLab作为BP神经网络的输入，V′Ｌab作为BP神经网络的输出，按照预定的激励函数、训练函数、最大训练迭代次数和神经网络训练允许误差，训练BP神经网络；步骤八，将训练好的BP神经网络固化到LCD显示屏的硬件结构中，实现LCD显示屏颜色纠正功能。