面向高保真再现的多光谱图像降维方法

目的研究满足面向高保真再现要求的多光谱图像降维方法。方法基于二进制小波对信号的分解与人类的视觉特性相匹配,以及非负主成分分析法可较好地保证降维的光谱精度,提出采用基于离散二进制小波变化与非负主成分分析法的综合降维方法,并基于多光谱图像高保真再现的光谱精度、色度精度与变光源色差稳定性的要求,提出采用CIELAB的标准色差ab?E、光谱保真度和平均梯度等3个指标来评价降维效果。结果经过多光谱图像的测试实验,基于离散小波变换和非负主成分分析法的综合降维方法相对于其他3种方法,其光谱精度、色度精度和图像清晰度保持良好。结论该方法较好地实现了多光谱图像的高保真再现问题,并且为颜色视觉的认知过程提供了新的理论解释。     

基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法

目的为了同时实现较高的光谱精度和色度精度,提出一种基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法。方法利用Matlab软件自制由7986个色块组成的色靶,将前5986个色块作为训练样本,后2000个色块以及Munsell色卡作为测试样本。采集色靶的光谱数据后,对高维光谱数据采用基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法进行降维,并与主成分分析法、Lab PQR非线性降维法、WSPCAplus非线性降维法、修改矩阵R降维法等方法的效果进行对比分析。结果实验结果表明,提出的基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法重构得到的光谱数据具有较高的光谱精度,同时在色度精度上也有了明显的提高,且在观察视角变化的情况下仍具有稳定的色差精度。结论基于修改的LMS曲线加权残差补偿光谱降维法能够在保证较好光谱精度的同时具有较高的色差精度,且在不同视角下色差精度的稳定性较好,适合多种颜色样本,具有良好的实用性。     

基于权重的鲁棒性PCA压缩方法

为了降低具有噪声的多光谱图像在降维重建后的光谱信息和颜色信息的损失,提出一种基于权重的鲁棒性PCA压缩方法(WRPCA)。先依据人眼的视觉特征,用人类视觉敏感函数(CIE1931标准观察者的色匹配函数)对多光谱图像的光谱进行加权,然后再对加权后的光谱使用Robust PCA法进行降维,最后重构得到图像。实验中WRPCA法与WSPCA法是在同样条件下进行测试。分析实验数据可以看出,WSPCA法由于受噪声影响,其图像压缩重构效果不好,但是WRPCA法不受噪声影响,其重建图像的光谱精度和色度精度都优于WSPCA法。     

一种基于LMS加权的残差补偿光谱降维模型研究

目的在PCA算法的基础上提出一种基于LMS锥响应加权的残差补偿光谱降维模型。方法介绍以LMS为加权函数对源光谱加权以及用残差光谱对模型补偿的基本框架。以Munsell色卡作为训练样本,以多光谱图像和SG色卡为检测样本,用文中算法与主成分分析算法分别对其进行降维、重构。结果在不同维数下,采用文中算法重构都具有较高的色度精度,该算法有效提高了主成分分析算法的色度精度,且在变光源情况下仍具有较高的色度稳定性。结论该降维算法采用LMS加权并对残差光谱补偿是一种精度较高的光谱降维模型。     

同色异谱黑在光谱降维中的应用研究

目的研究同色异谱黑在光谱降维中的应用。方法基于同色异谱黑光谱特性提出MBPCA光谱降维法。该方法将颜色光谱分解为基本光谱和同色异谱黑光谱,基本光谱的基向量由原始光谱通过PCA法得到的前3个基向量构成,原始光谱与基本光谱之间的残余光谱作为同色异谱黑光谱,其基向量由残余光谱通过PCA法推导。结果当降维光源与实际光照光源一致时,只要基向量数目超过3个,其低维模型的色度精度皆为0,当用6个基向量重构光谱时,在4种标准光源下的平均色差接近于1。结论 MBPCA法与PCA法相比,其光谱重构精度与PCA法接近,色度精度比PCA法有明显提高,其六维模型能有效满足光谱颜色复制的需要。     

基于聚类分析的光谱重建样本分析

目的 解决目前光谱重建中因数量大而出现的冗余和繁重等问题,证明聚类算法可以很好地应用在光谱选择样本分析中,并可以实现较高的重构色度精度和物理精度。方法 采用主成分分析法进行仿真实验,首先探究主成分个数,再确定聚类个数,然后比较聚类方法和3种常用的样本选择方法,最后分析比较光源种类对重构结果的影响。结果 通过实验确定主成分个数为6且聚类个数为20时,在A光源下使用KFCM算法的重构效果最好,此时平均色差为0.35ΔE00,平均RMSE为0.0078,平均GFC为99.94%。结论 聚类方法可以应用于光谱成像过程中训练样本选择过程,且有助于提高光谱重构的运算速度和精度。     

基于视觉特性的LCD显示器光谱特征化方法

目的实现LCD显示器RGB颜色空间到颜色光谱高效的特征化。方法利用主成分分析法对光谱数据进行降维处理以及借助RBF神经网络研究输入变量数据范围、视觉加权函数和颜色数量对特征化模型的精度影响。结果主成分个数为6时可以很好地保留光谱原来的信息;输入变量范围为0到2.55,CIE1931视觉函数作为加权函数,颜色数量为364时特征化精度高,客观验证99个颜色转换的平均色差为0.36,最大色差为1.59,总样本的平均色差为0.17。结论输入变量数据范围对模型影响最大,视觉加权函数和颜色数量次之,因此在特征化时要考虑输入变量范围、视觉加权函数和颜色数量,这样可以提高模型的精度。文中提出的模型是一种精度较高的特征化模型,具有一定实际应用价值。     

基于FICA的色彩信号宽带多光谱空间研究

目的利用快速独立成分分析法,实现有效利用色彩光谱信息进行色彩精度复制的关键技术。方法利用快速独立成分分析法对孟塞尔colormatt光谱数据集进行光谱空间降维,并利用选用的独立成分进行光谱空间重建;从累积空间覆盖率和表色精度等方面对该方法进行评价。结果随着选用独立成分个数的增加,累积空间覆盖率和表色精度数据逐步增大,当选用8个独立成分时,累积空间覆盖率和表色精度逐步处于平稳状态;根据需求选用5个基矢量对颜色进行准确光谱重建,最终累积空间覆盖率达到97%,99.92%的重构光谱拟合度达0.9以上,100%的样品色差小于0.5。结论利用快速独立成分分析法进行光谱空间降维,能够高精度地表示原始光谱空间。     

基于点集模型的LabPQR空间光谱色域映射算法

目的 针对色度色域映射中出现的同色异谱现象, 提出一种基于点集模型的光谱域映射算法。方法 以设备采样样本为基础, 在LabPQR空间内构造色度色域和PQR色域, 以此描述光谱色域; 采用分级映射方法, 在Lab和PQR等2个子空间内对目标光谱依次判断并进行映射。结果 以munsell 1269个色块为检验样本进行试验, 结果显示： 提出算法色度误差为1.0779, 光谱误差为5.12%。结论 提出算法能够有效降低同色异谱现象, 并拥有较高的光谱输出精度, 映射之后的结果能够满足在多种光源下与目标的视觉匹配。     

修改LMS加权特性的PCA空间内光谱色域映射模型

目的针对跨媒体光谱颜色复制中不同颜色媒介光谱色域不一致的问题,在LMS-PCA光谱空间下构建一种修改LMS加权特性的PCA空间内光谱色域映射模型。方法利用调整后的修改LMS加权函数对高维光谱数据进行加权,采用主成分分析法提取其加权光谱的前3个主成分,用以构建LMS-PCA光谱链接空间。在LMS-PCA空间内引入分区成熟SMGBD算法描述设备的光谱色域,对超出设备光谱色域的图像颜色点进行LSLINce Lmax色域压缩以映射到设备光谱域内,LSLINce Lmax色域压缩基于传统LSLIN算法优化得到。结果新模型相比于利用其他色域映射方向的光谱色域映射模型,以及普通加权视觉特性的PCA空间内光谱域映射模型,拥有更高的光谱精度和色度精度,且在变观察环境下具有稳定的色差精度。结论修改LMS加权特性的PCA空间内色域映射模型能够基本解决变观察环境下,不同颜色媒介光谱色域不一致的问题,具有较好的实用性。     

The interim connection space based on human color vision for spectral color reproduction

To improve the spectral image color reproduction accuracy, two novel interim connection spaces (ICSs) were proposed. The dominant structure of spectral power distributions was extracted by principal component analysis for the widely used illuminants and light sources, and then further transformed to three synthetic illuminants. The CIEXYZ tristimulus under two or three synthetic illuminants was employed to construct two novel ICSs. The two ICSs were compared with LabPQR and the ICS with two sets of tristimulus under two real light sources according to the spectral and colorimetric representing accuracy of Munsell and Natural Color System (NCS) chips. The results indicated that the two ICSs proposed in this study outperformed the other two ICSs as a whole.     

不同算法模型对光谱重构精度的影响

目的研究光谱颜色复制中原稿图像的光谱信息,并对目标色的光谱反射率进行重构,探究影响重构光谱精度的因素。方法通过选取Munsell Color Matt(1269色块)和Color Checker Classic(24色块)2种色卡作为光谱反射率数据样本,建立不同的主成分分析线性重构模型,选取不同的基向量个数分别重构光谱,并对其精度进行评价,取Classic色卡模拟多光谱图像中重建光谱反射率的目标色,研究比较光谱重构模型和基向量数目对重构精度的影响。结果实验表明,降维模型1最终恢复的数据在RMSE,GFC和色差上均优于模型2,随着基向量数目的增加,2种降维模型差距在减小,当基向量数目达到13以后,2种模型基本没差异。结论文中提到光谱重建模型1和7个基向量是重构光谱图像的最佳方案。     

基于维纳估计的光谱反射率重建优化算法研究

目的研究光谱反射率重建算法,解决各种物体颜色的光谱反射率重建精度问题。方法通过高精度多光谱成像系统获取实验样本的系统响应值,分光光度计获取样本的光谱反射率,采用Wiener估计法、自适应维纳估计法和提出的优化维纳估计法,对待测样本实验数据进行光谱重建,并评价重建结果。结果在3种光谱重建算法仿真实验中,提出算法的均方根误差平均值为0.0355,平均CIE1976色差为1.4349,优于其他2种算法。结论在光谱重建算法的研究中,基于优化的维纳估计算法可以有效提高光谱的重建精度,可应用于实际的多光谱成像复制中。     

多色打印中基于光谱的油墨选择——最佳油墨选择

描述了从给定油墨库中选择出一组八色油墨,建立最小化同色异谱的八色光谱打印模型的油墨选择算法.对于一个含有n种油墨的油墨库,这里有Cn8种油墨组合,当n很大时,油墨组合的数量就成了几何数字.有些明显不可能的油墨组合,通过解析法可以去除.首先,使用向量相关性分析法来去除没有可行性的组合.然后,用连续调相似评估每一备选油墨组的色度和光谱精确度.选择备选油墨组中对应有光谱精确度最高的一组油墨,定为八色打印过程的最佳油墨组以获取最小同色异谱的色彩复制.     

基于向量夹角样本选择的光谱反射率重建

目的研究一种更有效的训练样本选择方法,以提高光谱反射率的重建精度。方法提出将样本看做向量,根据测试样本与训练样本之间的夹角判断两者间的相似度,然后把该夹角大小作为相似度权重赋予该训练样本,实验以孟塞尔色卡为样本集,训练样本分别为经过Mohammadi方法选择的样本和经过文中提出的向量夹角方法选择的样本,以色差和光谱均方根误差为评价指标,从重构精度和样本选择的有效性等2个方面对2种样本筛选方法进行比较和验证。结果通过Matlab软件仿真实验,文中所提方法的平均色差能降低到0.7945,最大色差为2.1569,平均光谱均方根误差降低到0.011 42,最大光谱均方根误差为0.0218。结论基于向量夹角选择样本具有简单且精确的优势,能够满足高精度颜色复制的要求,可以为快速准确地选择样本和提高颜色复制精度提供参考。