【摘 要】
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最小二乘支持向量回归（the least squares support vector regression,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
【基金项目】
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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）
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最小二乘支持向量回归（the least squares support vector regression,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LSSVR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.
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