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摘要
目的 解决基于深度学习的颜色空间转换方法需求样本量大、样本采集成本高的问题。方法 以色度学和深度学习方法为基础，提出融合多通道校正的Cor-WGAN模型，设计多阶段训练方法，在小样本条件下，学习RGB到CIELab颜色空间的转换关系。先在标准颜色空间下测试模型的转换效果，再设计非标准颜色空间仿真实验和逆转换实验，并测试模型在实际应用中的效果。结果 实验结果表明，文中提出的Cor-WGAN模型的小样本学习能力较强，在64个均匀分布样本的训练条件下就可实现较好的转换效果，转换的平均色差为1.71，最小色差达到0.16，超过90%的样本点可以达到人眼无法分辨色差的转换程度。结论 文中算法在处理小样本颜色空间转换任务方面具有明显优势，为基于深度学习的色彩管理应用提供了一种新思路。
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