DE69412185T2

DE69412185T2 - Neuronales Netzwerk für Farbumsetzungen

Info

Publication number: DE69412185T2
Application number: DE69412185T
Authority: DE
Inventors: Bo U. Redwood City California 94061 Curry; David R. San Jose California 95124 Smith
Original assignee: Hewlett Packard Co
Current assignee: Hewlett Packard Development Co LP
Priority date: 1993-06-18
Filing date: 1994-06-16
Publication date: 1998-12-10
Anticipated expiration: 2014-06-17
Also published as: JPH07107315A; JP3694333B2; DE69412185D1; EP0630150A1; US5577178A; EP0630150B1

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf Vorrichtungen zum Anzeigen oder Abtasten von Farbbildern und insbesondere auf eine verbesserte Verarbeitungseinrichtung zum Umsetzen von Farben zwischen unterschiedlichen Darstellungsschematas.
Farbbilder werden typischerweise durch Spezifizieren von drei Werten für jedes Pixel in dem Bild dargestellt. Beispielsweise können die fraglichen Werte die Intensität der Primärfarben sein, die benötigt werden, um die gewünschte Farbe zu erzeugen. Eine Reihe von alternativen Darstellungen sind ferner im Stand der Technik bekannt. Zum Zweck dieser Erörterung werden diese verschiedenen Darstellungen als spektrale Darstellungen bezeichnet. Wenn die drei Werte in einer dieser spektralen Darstellungen gegeben sind, können die entsprechenden drei Werte in einer beliebigen anderen Darstellung aus einer geeigneten Transformation erhalten werden, die in einer geschlossenen Form geschrieben werden kann.
Nicht alle Anzeigegeräte arbeiten mit spektralen Darstellungen. Es wird auf einen Farbdrucker verwiesen, der durch Mischen von drei Tintenfarben arbeitet, um die Pixel eines Bildes auf dem Papier zu erzeugen. Der Drucker "weiß", wie ein Pixel erzeugt wird, wenn drei Tintenintensitätswerte 11, 12 und 13 gegeben sind. Das Gerät, das den Drucker verwendet, speichert seine Farbe typischerweise als (R,G,B)-Werte. Die Transformation von einer (R,G,B)-Darstellung eines Pixels in den entsprechenden (I&sub1;,I&sub2;,I&sub3;)-Wert kann im allgemeinen nicht in einer geschlossenen Form geschrieben werden. In diesen Fällen muß die Transformation experimentell bestimmt werden. Dies wird erreicht, indem Proben der Farben gedruckt werden, die durch Mischen bekannter Mengen jeder Tinte erhalten werden, und indem daraufhin die (R,G,B)-Werte der Probe unter Verwendung eines Spektrometers gemessen werden. Die gemessenen Werte stellen die Transformation von der Druckerfarbdarstellung (I&sub1;,I&sub2;,I&sub3;) in einen (R,G,B)-Wert dar.
Die Umkehrung dieser Transformation kann in einer Verweistabelle gespeichert werden, die von dem Drucker oder einem Gerät, das den Drucker verwendet, verwendet werden kann, um die korrekten Tintenintensitätswerte für einen gegebenen (R,G,B)-Wert zu erzeugen.
Der Verweistabellenlösungsansatz kann eine bedeutende Speichermenge und/oder Verarbeitungseinrichtungskapazität erforderlich machen. Bei einem Vollfarbenanzeigesystem sind typischerweise 256 mögliche Werte für jeden Intensitätswert für jede der Primärfarben bei der Darstellung vorhanden. Folglich würde die entsprechende Verweistabelle einen Speicher von mehr als 16 Megabyte erfordern. Diese Speicheranforderung ist für viele Anwendungen nicht akzeptabel. Um den Speicher zu verringern kann eine kleinere Tabelle mit einer tri-linearen Interpolation verwendet werden. Das System erfordert jedoch nun eine Verarbeitungseinrichtung, die in der Lage ist, die Interpolation durchzuführen. Eine solche Verarbeitungseinrichtung kann einen bedeutenden Bestandteil der Kosten eines preisgünstigen Druckers darstellen.
Entsprechende Farbtransformationsprobleme werden bei Abtastgeräten angetroffen. Das heißt, die Transformation von den Farbwerten, die von der Abtastvorrichtung erzeugt werden, in eine der Standardfarbdarstellungen muß experimentell erzeugt und in einer Verweistabelle gespeichert werden.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein verbessertes System zum Umwandeln von Farbwerten zwischen verschiedenen Farbdarstellungsschematas zu schaffen.
Eine weitere Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Transformationssystem zu schaffen, das keine große Verweistabelle erfordert.
Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Transformationssystem zu schaffen, das keine digitale Mehrzweckverarbeitungseinrichtung erfordert.
Diese Aufgaben werden durch eine Vorrichtung und ein Verfahren gemäß den Ansprüchen erfüllt.
Diese und weitere Aufgaben der vorliegenden Erfindung werden Fachleuten aus der folgenden detaillierten Beschreibung der Erfindung und den begleitenden Zeichnungen offensichtlich.
Die US-A-5162899 offenbart eine Vorrichtung für eine Farbdatenkorrektur mittels eines neuronalen Netzes.
Die vorliegende Erfindung ist eine Verarbeitungseinrichtung zum Umwandeln von Pixeln eines Bildes in einer ersten Farbdarstellung, bei der die Farben durch einen ersten Satz von Signalen (i&sub1;, i&sub2;, ..., iM) dargestellt sind, in eine zweite Farbdarstellung, bei der die Farben durch einen zweiten Satz von Signalen (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) dargestellt sind. Hier sind M und M' größer als 2. Die Verarbeitungseinrichtung empfängt Signale, die den ersten Satz von Signalen spezifizieren. Die Verarbeitungseinrichtung weist vorzugsweise ein geordnetes Array von Ebenen aus Knoten auf, die eine Eingangsebene, eine Ausgangsebene und optional eine oder mehrere Zwischenebenen aufweisen. Jeder Knoten weist eine Mehrzahl von Eingängen, einen Ausgang und einen Speicher zum Speichern einer Mehrzahl von Gewichtungswerten auf, wobei ein Gewichtungswert vorhanden ist, der einem jeweiligen der Eingänge entspricht. Jeder Knoten erzeugt ein Ausgangssignal, das durch die Gewichtungen, die in dem Knoten gespeichert sind, und die Eingangssignale zu dem Knoten bestimmt ist. Die Eingangsebene der Knoten umfaßt eine Mehrzahl von Knoten mit M Eingängen. Die Eingänge jedes Knotens in der Eingangsebene empfangen den ersten Satz von Signalen, derart, daß der erste Eingang an jedem Knoten i&sub1; empfängt, der zweite Eingang an jedem Knoten i&sub2; empfängt usw. Die Ausgangsebene der Knoten weist M' Knoten auf, wobei der zweite Satz von Signalen (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) den Ausgangssignalen der Ausgangsebene der Knoten entspricht. Jeder Eingang der Knoten in den Zwischenebenen und der Ausgangsebene ist entweder mit einem Ausgang eines Knotens in einer vorhergehenden Ebene oder mit einem des ersten Satzes von Signalen verbunden.
Die beigefügten Zeichnungen stellen einige beispielhafte Ausführungsbeispiele der Erfindung dar. Es zeigen:
Fig. 1 ein Blockdiagramm eines Systems, das einen Bildumformer gemäß der vorliegenden Erfindung verwendet.
Fig. 2 ein neuronales Netz zum Umformen von Farbwerten von einer spektralen Darstellung in eine andere Darstellung, bei der eine Farbe durch ein Triplet von Werten (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;) dargestellt ist.
Fig. 3 ein Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Knotens gemäß der vorliegenden Erfindung.
Fig. 4 ein Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines neuronalen Netzes gemäß der vorliegenden Erfindung.
Fig. 5 ein Blockdiagramm des bevorzugten Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung.
Die vorliegende Erfindung wird bezüglich des Durchführens der Transformation von einer spektralen Farbdarstellung (R,G,B) in ein Anzeigegerät beschrieben, bei dem die Farben durch (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;) dargestellt sind. Es wird jedoch Fachleuten aus der folgenden Erörterung offensichtlich, daß das Verfahren und die Vorrichtung, die hierin gelehrt werden, verwendet werden können, um andere Transformationen durchzuführen, bei denen ein Wert, der durch ein Triplet (x,y,z) dargestellt ist, mittels einer experimentell bestimmten Transformation in ein zweites Triplet (x',y',z') umgewandelt werden soll. Bezugnehmend auf Fig. 1 wird ein Bild 41, das als Pixel mit (R,G,B)-Werten dargestellt ist, mittels eines Bildumformers 42 gemäß der vorliegenden Erfindung umgeformt, um ein neues Bild 43 zu erzeugen, bei dem die Pixel durch (O&sub1;, O&sub2;,O&sub3;) dargestellt sind. Der (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;)-Wert, der einem gegebenen (R,G,B)-Wert entspricht, ist derart gewählt, daß ein Bildanzeigegerät 43 ein Pixel mit dem fraglichen (R,G,B)- Wert erzeugen wird, wenn dasselbe den durch den Bildumformer 42 erzeugten (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;)-Wert empfängt. Es wird angenommen, daß die (R,G,B)-Werte, die einem Satz von (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;)-Werten entsprechen, experimentell gemessen worden sind. Dieser Satz von Werten wird bei der folgenden Erörterung als Trainingssatz bezeichnet.
Es wird angemerkt, daß das Ausgabegerät nicht in der Lage sein kann, den fraglichen (R,G,B)-Wert zu erzeugen. Beispielsweise können tintenbasierte Drucker nicht alle (R,G,B)-Werte erzeugen. In diesem Fall wird eine optimale Annäherung an den fraglichen Wert erzeugt.
Die vorliegende Erfindung verwendet ein neuronales Netz, um die Abbildung von (R,G,B) in (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;) zu liefern. Ein Hardwareausführungsbeispiel eines einfachen neuronalen Netzes zum Umformen von (R,G,B)-Werten in (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;)-Werten ist mit 10 in Fig. 2 dargestellt. Das neuronale Netz 10 weist eine Eingangsebene 12, die aus N Knoten 13 mit drei Eingängen besteht, und eine Ausgangsebene 14 auf, die aus drei Knoten 15 mit N Eingängen besteht. Jedes Ausgangssignal aus der Ebene 12 wird ein Eingangssignal an den Knoten der Ebene 14. Jeder Knoten erzeugt ein Ausgangssignal, das von den Eingangssignalen an demselben abhängt, und einen Satz von Gewichtungswerten, wobei ein Gewichtungswert vorhanden ist, der einem jeweiligen der Eingänge entspricht. Der Gewichtungswert, der für den i-ten Eingang des j-ten Knotens in einer Ebene verwendet wird, wird mit jwi bezeichnet. Um die Notation zu vereinfachen, wird der gesamte Satz von Gewichtungen für einen bestimmten Knoten mittels Fettdruck bezeichnet, wobei die Tiefstellung weggelassen wird; d. h. der Satz von Gewichtungen, der dem j-ten Knoten entspricht, wird mit jw bezeichnet. Die verschiedenen Ebenen in einem neuronalen Netz 10 verwenden unterschiedliche Sätze von Gewichtungen; folglich werden die Gewichtungen, die der Ebene 14 entsprechen, mit w' bezeichnet, um diesen Unterschied hervorzuheben. Die genaue Berechnung, die mittels der Knoten durchgeführt wird, wird detaillierter im folgenden erörtert.
Die einfachste Form eines Knotens mit Nin Eingängen weist ein Ausgangssignal auf, das gegeben ist durch:
Hier ist Ii das i-te Eingangssignal des Knotens, wobei wi die Gewichtung ist, die diesem Eingangssignal zugeordnet ist. Die Funktion F weist typischerweise eine Summenform auf; es kann jedoch eine breite Vielzahl von Funktionen verwendet werden. Ein solcher Knoten kann aus einem Summierungsverstärker (Addierer) aufgebaut sein, wie es in Fig. 3 mit 100 dargestellt ist. Jeder Eingang des Knotens 100 ist über einen Widerstand 106 mit einem Eingang eines Summierungsverstärkers 104 verbunden. Der Widerstandswert des Widerstands ist auf den Gewichtungswert bezogen, der dem fraglichen Eingang entspricht. Das Ausgangssignal des Summierungsverstärkers wird als das Eingangssignal an einer Begrenzerschaltung 110 verwendet, die die Spannungsschwingungen begrenzt. Bei diesem einfachen Ausführungsbeispiel ist die Konstante wO = 0. Falls eine sich von Null unterscheidende Konstante erwünscht ist, kann ein Spannungsversatz in dem Ausgangssignal des Summierungsverstärkers 104 vorgesehen werden. Die Knoten dieses Typs sind im Stand der Technik üblich und werden folglich hierin nicht weiter detailliert erörtert.
Komplexere Knotenfunktionen F können unter Verwendung einer herkömmlichen Datenverarbeitungsschaltungsanordnung implementiert werden, um die Knotenberechnung in einer digitalen Form durchzuführen. In diesem Fall werden die einzelnen Knotenberechnungen jeweils nacheinander in einem Simulationsprogramm eines neuronalen Netzes durchgeführt. Ein beispielhaftes neuronales Netz dieses Typs ist in Fig. 4 mit 250 dargestellt. Die Gewichtungen sind in einem Speicher 260 gespeichert. Die Eingangssignale 252 werden mittels eines A/D-Wandlers 254 in eine digitale Form umgewandelt. Eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU; CPU = Central Processing Unit) 256 führt die verschiedenen Berechnungen des neuronalen Netzes durch und erzeugt die Ausgangssignale in einer digitalen Form. Diese Ausgangssignale können dann mittels eines D/A-Wandlers 258 in eine analoge Form umgeformt werden. Die CPU 256 simuliert die verschiedenen Knoten, indem die entsprechenden Gewichtungen und Eingangssignalwerte multipliziert werden. Die sich ergebenden Werte werden daraufhin in Unterroutinen eingegeben, die die entsprechende Ausgangsfunktion F berechnen. Es wird Fachleuten offensichtlich, daß die A/D- und D/A-Wandler bei Systemen weggelassen werden können, bei denen die Eingangs- und Ausgangssignale in digitaler Form vorliegen.
Die korrekten Gewichtungswerte, die dem neuronalen Netz zugeordnet sind, werden durch ein "Trainings"-Protokoll erhalten, das nach den Gewichtungswerten sucht, die die gewünschten Ausgangssignale am genauesten reproduzieren, wenn die (R,G,B)-Werte des Trainingssatzes als Eingangssignale in das neuronale Netz verwendet werden. Der Trainingssatz wird erzeugt, indem ein Satz von Eingangssignalen (I&sub1;,I&sub2;, I&sub3;)i an dem Anzeigegerät erzeugt wird, für die die entsprechenden Ausgangssignale des Anzeigegeräts gemessen werden, indem eine spektrographische Messung des Ausgangssignals des Geräts für jeden (R,G,B)-Wert in dem Trainingssatz durchgeführt wird. Das heißt, die (R,G,B)-Werte, die (I&sub1;,I&sub2;,I&sub3;)i entsprechen, werden für jeden Wert von i gemessen. Dieser gemessene Wert wird mit M(R,G,B)i bezeichnet. Das Ziel des Trainingsprotokolls besteht darin, die Gewichtungen derart zu wählen, daß die Ausgangssignale des neuronalen Netzes (I&sub1;,I&sub2;,I&sub3;)i sein werden, wenn M(R,G,B)i in das neuronale Netz eingegeben wird. Algorithmen zum Suchen nach den Gewichtungen, die den kleinsten Quadratfehler über dem gesamten Satz von Ausgangssignalen eines Trainingssatzes minimieren, sind Fachleuten auf dem Gebiet von neuronalen Netzen bekannt; folglich werden die Details dieser Algorithmen hier nicht weiter erörtert.
Obwohl das in Fig. 2 gezeigte neuronale Netz prinzipiell verwendet werden kann, um die gewünschte Abbildung zu liefern, ist dies nicht das bevorzugte Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung. Es hat sich experimentell herausgestellt, daß ein neuronales Netz der in Fig. 2 gezeigten Form eine sehr große Anzahl von Knoten erfordert, um die fragliche Abbildungsfunktion zu erreichen, falls die verwendeten Knoten durch die Gleichung (1) beschrieben werden. Um eine zufriedenstellende Abbildung bereitzustellen, sind in der Ebene 12 wesentlich mehr als 100 Knoten erforderlich, falls die Knoten 13 die in Gleichung (1) angezeigte Berechnung ausführen. Da die Kosten für die Hardware, die benötigt wird, um das neuronale Netz zu implementieren, von der Anzahl der Knoten abhängt, ist es vorteilhaft, einen Entwurf eines neuronalen Netzes zu wählen, der die Anzahl der Knoten reduziert. Es sollte angemerkt werden, daß entsprechende Betrachtungen bei den Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung Anwendung finden, die auf einer Mehrzweckberechnungshardware implementiert sind. Die Zeitdauer, die erforderlich ist, um einen (R,G,B)-Wert in einen (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;)-Wert umzuf ormen, wird von der Anzahl der Knoten in dem neuronalen Netz abhängen.
Folglich verwendet das bevorzugte Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung unterschiedliche Berechnungsfunktionen in der ersten Ebene, wenn eine Struktur, wie z. B. die in Fig. 1 gezeigte, verwendet wird. Falls der Knoten 13 in einer analogen Hardware implementiert werden soll, wird eine unterschiedliche Berechnungsform bevorzugt. Analoge Verarbeitungseinrichtungen, die eine glockenförmige Funktion des Abstands zwischen zwei Punkten in einem dreidimensionalen Raum berechnen, sind im Stand der Technik bekannt (siehe beispielsweise die U.S.-Patente 5,120,996 und 5,126,685 an Mead u. a.). Daraus ergibt sich,
wobei F(x) eine monoton fallende Funktion von x ist. Die Gewichtungen werden durch Optimieren des Verhaltens eines neuronalen Netzes über dem Trainingssatz gewählt, wie es im vorhergehenden erörtert wurde. Alternativ können die Gewichtungen gemäß verschiedenen Kriterien vorselektiert werden. Beispielsweise können die Gewichtungen gewählt werden, um gleichmäßig über die möglichen (I&sub1;,I&sub2;,I&sub3;)-Werte verteilt zu sein. Entsprechend können die Gewichtungen gewählt sein, um gleichmäßig über die möglichen (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;)-Werte verteilt zu sein. Es hat sich experimentell herausgestellt, daß dieser Typ eines neuronalen Netzes eine zufriedenstellende Abbildungsschaltung mit ungefähr 100 Knoten liefert. Die genaue Anzahl der Knoten hängt von der Art und Weise ab, mit der die Gewichtungen bestimmt werden. Falls vorselektierte Gewichtungen verwendet werden, sind weitere Knoten erforderlich. Falls die Gewichtungen aus einem Trainingssatz bestimmt werden, werden weniger Knoten benötigt.
Wie im vorhergehenden angemerkt, kann die vorliegende Erfindung ferner auf einem Mehrzweckcomputer implementiert werden, der das neuronale Netz simuliert. Bei einem solchen Ausführungsbeispiel besteht das Ziel darin, die Speichermenge zu minimieren, die benötigt wird, um die Transformation zu implementieren. Ein Ausführungsbeispiel eines neuronalen Netzes gemäß der vorliegenden Erfindung, das vorzugsweise auf einem digitalen Mehrzweckcomputer implementiert ist, ist in Fig. 5 mit 500 dargestellt. Es ist zu erkennen, daß das neuronale Netz 500 vier Ebenen aus Knoten enthält, d. h. eine Eingangsebene 502, zwei Zwischenebenen 506 und 508, und eine Ausgangsebene 510.
Die Eingangsebene 502 ist weiter in zwei Ebenen 503 und 504 unterteilt. Die Berechnungsfunktionen, die durch die Knoten in diesen Teilebenen ausgeführt werden, unterscheiden sich in den unterschiedlichen Teilebenen. Die Knoten der Teilebene 503 führen eine Summierungsberechnung des in Gleichung (1) beschriebenen Typs durch. Ein typischer derartiger Knoten ist mit 512 dargestellt. Dieser Typ eines Knotens wird in der folgenden Erörterung als Summierungsknoten bezeichnet. Die Knoten in der Teilebene 504 führen eine Berechnung in der folgenden Form durch:
Hier ist O das Ausgangssignal aus dem Knoten, die Ii sind die Eingangssignale in den Knoten, und die wi sind die Gewichtungen, die dem Knoten entsprechen. Dieser Typ eines Knotens wird bei der folgenden Erörterung als Produktknoten bezeichnet.
Die Zwischenebene 506 ist aus Summierungsknoten aufgebaut, für die der Knoten 516 typisch ist. Die Zwischenebene 506 ist bei dem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung lediglich mit der Teilebene 504 verbunden. Die Kombination der Zwischenebene 506 und der Teilebene 504 liefert eine Einrichtung zum Modellieren von Transformationen, die durch Polynomnäherungen (Polynomapproximationen) gut dargestellt sind. Die Zwischenebene 508 ist ferner aus Summierungsknoten aufgebaut, für die der Knoten 518 typisch ist.
Die Ausgangsebene 510 ist aus drei Summierungsknoten aufgebaut, bei denen die Ausgangsfunktion F linear und w&sub0; Null ist. Dieser Typ einer Summierungseinheit wird bei der folgenden Erörterung als lineare Einheit bezeichnet.
Zufriedenstellende Näherungen an eine Spektral-zu-Drucker- Transformation sind mit einem neuronalen Netzwerk 500 mit weniger als 50 Knoten demonstriert worden. Bei diesem Beispiel enthält die Ebene 504 20 Summierungsknoten und 10 Produktknoten. Die Ebene 506 enthält 10 Summierungsknoten, wobei die Ebene 508 15 Summierungsknoten enthält.
Die obigen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung wurden bezüglich des Umformens einer spektralen Darstellung in eine Farbdarstellung beschrieben, die von einem Ausgabegerät, wie z. B. einem Farbdrucker, verwendet wird. Es wird jedoch Fachleuten offensichtlich, daß die vorliegende Erfindung verwendet werden kann, um das Ausgangssignal eines Eingabegeräts, wie z. B. einer Abtastvorrichtung, in eine spektrale Darstellung für eine Verarbeitung in einem Datenverarbeitungssystem umzuformen. Im allgemeinen kann die vorliegende Erfindung verwendet werden, um eine erste Farbdarstellung, in der Farben durch ein erstes Triplet von Werten (i&sub1;,i&sub2;,i&sub3;) dargestellt sind, in eine zweite Farbdarstellung umzuwandeln, bei der die Farben durch ein zweites Triplet aus Werten (O&sub1;,O&sub2;,O&sub3;) dargestellt sind.
Die obigen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung sind bezüglich Farbdarstellungen beschrieben worden, die drei Farben verwenden. Es gibt jedoch Farbdarstellungen, bei denen mehr als drei Farben verwendet werden. Beispielsweise verwenden einige Farbdrucker Darstellungen mit vier Farben. Es wird Fachleuten offensichtlich, daß die vorliegende Erfindung auch mit solchen redundanten Farbschematas verwendet werden kann. In diesem Fall würde entweder die Anzahl der Eingangs- oder Ausgangsfarben oder beide größer als 3 sein. Das heißt, die Erfindung würde einen ersten Satz von Signalwerten (i&sub1;, i&sub2;, ..., iM) akzeptieren, bei dem M die Anzahl der Farben der ersten Darstellung ist, und einen zweiten Satz von Signalwerten (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) ausgeben, bei dem M' die Anzahl der Farben der zweiten Darstellung ist. Hier müssen M und M' größer als 2 sein.
Aus der vorhergehenden Beschreibung und aus den begleitenden Zeichnungen werden Fachleuten verschiedene Modifikationen der vorliegenden Erfindung offensichtlich. Demgemäß ist die vorliegende Erfindung lediglich durch den Schutzbereich der folgenden Ansprüche begrenzt.

Claims

1. Eine Verarbeitungseinrichtung (42, 10, 250, 500) zum Umwandeln von Pixeln eines Bildes in einer ersten Farbdarstellung (41), bei der die Farben durch einen ersten Satz von Signalwerten (i&sub1;, i&sub2;, ..., iM) dargestellt sind, in eine zweite Farbdarstellung (43), bei der die Farben durch einen zweiten Satz von Signalwerten (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) dargestellt sind, wobei die Verarbeitungseinrichtung (42, 10, 250, 500) folgende Merkmale aufweist:

eine Einrichtung zum Empfangen von Signalen aus dem ersten Satz von Signalwerten (11);

ein geordnetes Array von Ebenen von Knoten (12, 14, 502, 506, 508, 510), das eine Eingangsebene von Knoten (12, 502), eine Ausgangsebene von Knoten (14, 510) und eine oder mehrere Zwischenebenen von Knoten (506, 508) umfaßt, wobei jeder Knoten eine Mehrzahl von Eingängen (102), einen Ausgang (17) und eine Einrichtung zum Speichern einer Mehrzahl von Gewichtungen (106, 260) aufweist, wobei eine Gewichtung vorhanden ist, die einem jeweiligen der Eingänge entspricht, wobei jeder Knoten ein Ausgangssignal an dem Ausgang erzeugt, das von den Eingangssignalen an dem Knoten und den in dem Knoten gespeicherten Gewichtungen abhängt, wobei

die Eingangsebene von Knoten (12, 502) eine Mehrzahl von Knoten mit M Eingängen aufweist, wobei die Eingänge jedes Knotens in der Eingangsebene (12, 502) mit der Signalempfangseinrichtung (11) verbunden sind, derart, daß der erste Eingang an jedem Knoten i&sub1; empfängt, der zweite Eingang jedes Knotens i&sub2; empfängt, und der M-te Eingang jedes Knotens iM empfängt,

die Ausgangsebene von Knoten (14, 510) M' Knoten aufweist, wobei der zweite Satz von Signalen (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) den Ausgangssignalen der Ausgangsebene von Knoten entspricht;

wobei jeder Eingang der Knoten in den Zwischenebenen (506, 508) und der Ausgangsebene (14, 510) entweder mit einem Ausgang eines Knotens in einer vorherigen Ebene oder mit der Empfangseinrichtung (11) verbunden ist, dadurch gekennzeichnet, daß

die Beziehung zwischen dem Ausgangssignal, das durch zumindest einen der Knoten (13, 514) in der Eingangsebene (12, 502) erzeugt wird, und den Eingangssignalen an dem Knoten gegeben ist durch

wobei O das Ausgangssignal, Ii das i-te Eingangssignal an dem Knoten, und wi die Gewichtung ist, die dem i-ten Eingang des Knotens entspricht.

2. Eine Verarbeitungseinrichtung (42, 10, 250, 500) zum Umwandeln von Pixeln eines Bildes in einer ersten Farbdarstellung (41), bei der die Farben durch einen ersten Satz von Signalwerten (i&sub1;, i&sub2;, ..., iM) dargestellt sind, in eine zweite Farbdarstellung (43), bei der die Farben durch einen zweiten Satz von Signalwerten (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) dargestellt sind, wobei die Verarbeitungseinrichtung (42, 10, 250, 500) folgende Merkmale aufweist:

wobei O das Ausgangssignal, Ij das j-te Eingangssignal an dem Knoten, und wj die Gewichtung ist, die dem j-ten Eingang des Knotens entspricht.

3. Ein Verfahren zum Betreiben eines Datenverarbeitungssystems (250), um Pixel eines Bildes in einer ersten Farbdarstellung, bei der die Farben durch einen ersten Satz von Signalwerten (i&sub1;, i&sub2;, ..., iM) dargestellt sind, in eine zweite Farbdarstellung (43) umzuwandeln, bei der die Farben durch einen zweiten Satz von Signalwerten (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) dargestellt sind, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:

Bewirken, daß eine Empfangseinrichtung (254) den ersten Satz von Signalwerten empfängt;

Simulieren eines geordneten Arrays von Ebenen von Knoten, das eine Eingangsebene von Knoten, eine Ausgangsebene von Knoten und eine oder mehrere Zwischenebenen von Knoten umfaßt, wobei jede Ebene eine Mehrzahl von Knoten aufweist, wobei jeder Konten eine Mehrzahl von Eingängen, einen Ausgang und eine Einrichtung zum Speichern einer Mehrzahl von Gewichtungen umfaßt, wobei eine Gewichtung vorgesehen ist, die einem jeweiligen der Eingänge entspricht, wobei jeder Knoten an dem Ausgang ein Ausgangssignal erzeugt, das von den Eingangssignalen an dem Knoten und den in dem Knoten gespeicherten Gewichtungen abhängt, wobei

die Eingangsebene von Knoten eine Mehrzahl von Knoten mit M Eingängen aufweist, wobei die Eingänge jedes Knotens in der Eingangsebene mit der Signalempfangseinrichtung verbunden sind, derart, daß der erste Eingang an jedem Knoten i&sub1; empfängt, der zweite Eingang jedes Knotens i&sub2; empfängt, und der M-te Eingang jedes Knotens iM empfängt,

die Ausgangsebene von Knoten M' Knoten aufweist, wobei der zweite Satz von Signalen (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) den Ausgangssignalen der Ausgangsebene von Knoten entspricht;

wobei jeder Eingang der Knoten in den Zwischenebenen und der Ausgangsebene entweder mit einem Ausgang eines Knotens in einer vorhergehenden Ebene oder mit der Empfangseinrichtung verbunden ist, dadurch gekennzeichnet,

wobei O das Ausgangssignal ist, Ii das i-te Eingangssignal an dem Knoten ist, und wi die Gewichtung ist, die dem i-ten Eingang des Knotens entspricht.

4. Ein Verfahren zum Betreiben eines Datenverarbeitungssystems (250), um Pixel eines Bildes in einer ersten Farbdarstellung, bei der die Farben durch einen ersten Satz von Signalwerten (i&sub1;, i&sub2;, ..., iM) dargestellt sind, in eine zweite Farbdarstellung (43) umzuwandeln, bei der die Farben durch einen zweiten Satz von Signalwerten (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM,) dargestellt sind, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:

Bewirken, daß eine Empfangseinrichtung (254) den ersten Satz von Signalwerten empfängt; Simulieren eines geordneten Arrays von Ebenen von Knoten, das eine Eingangsebene von Knoten, eine Ausgangsebene von Knoten und eine oder mehrere Zwischenebenen von Knoten umfaßt, wobei jede Ebene eine Mehrzahl von Knoten aufweist, wobei jeder Konten eine Mehrzahl von Eingängen, einen Ausgang und eine Einrichtung zum Speichern einer Mehrzahl von Gewichtungen umfaßt, wobei eine Gewichtung vorgesehen ist, die einem jeweiligen der Eingänge entspricht, wobei jeder Knoten an dem Ausgang ein Ausgangssignal erzeugt, das von den Eingangssignalen an dem Knoten und den in dem Knoten gespeicherten Gewichtungen abhängt, wobei

die Ausgangsebene von Knoten M' Knoten aufweist, wobei der zweite Satz von Signalen (O&sub1;, O&sub2;, ..., OM') den Ausgangssignalen der Ausgangsebene der Knoten entspricht;

wobei jeder Eingang von Knoten in den Zwischenebenen und der Ausgangsebene entweder mit einem Ausgang eines Knotens in einer vorhergehenden Ebene oder mit der Empfangseinrichtung verbunden ist, dadurch gekennzeichnet,

die Beziehung zwischen dem Ausgangssignal, das durch zumindest einen der Knoten (13, 514) in der Eingangsebene (12, 502) erzeugt wird, und den Eingangssignalen in den Knoten gegeben ist durch