基于最优化维纳估计算法的多光谱图像重构

目的提高光谱反射率重构精度,更好实现图像颜色再现。方法选择4种不同的训练样本,比较不同的改进的维纳估计算法重构光谱反射率精度。分别把Color Checker Color Rendition Chart(RC-24色)和Color Checker SG(140色)以及Panton色卡、孟塞尔色卡(Munsell-1269)4种不同颜色数量的哑光色卡作为训练样本,用伪逆算法、维纳估计算法、自适应维纳估计算法和最优化维纳估计算法分别对多光谱图像进行重构,并进行精度对比。从均方根误差、色差等方面评价这些光谱重构方法。结果最优化维纳估计算法重构均方根误差为0.000 41,色差为0.7874,均小于其他几种算法。结论最优化维纳估计算法能更好实现颜色再现。     

样本特征对光谱图像重构影响的研究

目的以光谱图像作为检测样本讨论不同训练样本数量、分布对光谱图像重构的影响。方法选择ColorCheckerSG(140色)和ColorCheckerColorRenditionChart(24色)以及Munsell(1269色)等3种色卡作为训练样本,对其光谱反射率进行主成分分析,利用提取的主成分对光谱图像进行重构。结果采用ColorChecker Color Rendition Chart(24色)色卡的7个主成分重构光谱图像对图像的再现精度最高,其色差比其他2种色卡小,且最大色差小于3。结论在同一重构条件下,光谱图像的重构精度并不随着训练样本数量增多以及分布范围增大而提高,3种训练样本对红紫色的重构精度相对较低。     

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。     

基于人工神经网络的光谱反射率重建

目的研究基于BP神经网络法和FNN神经网络法重构图像光谱反射率的精度。方法以SG标准色卡作为训练样本,分别使用BP和FNN神经网络法,对测试样本DC标准色卡的光谱反射率进行预测,并利用CIEL*a*b*色差公式、均方根误差(ERMS)和光谱匹配精度(GFC)对结果进行评价。结果 BP和FNN神经网络重构的光谱反射率平均色差(ΔEab)分别为2.997和3.071,平均均方根误差(ERMS)分别为0.056和0.049,平均光谱匹配精度(GFC)分别为0.987和0.991。结论 2种神经网络方法重构的光谱反射率具有相当优越的色度和光谱精度。相比于FNN神经网络,BP神经网络更加适合于光谱图像的获取领域。     

基于APSO-LSSVM模型的光谱反射率重建算法研究

目的 研究光谱反射率重建算法,提高光谱反射率重建精度.方法 首先通过多光谱相机和分光光度计分别获取Munsell色卡和SG140色卡的通道信息和光谱反射率值,经归一化后将Munsell色卡的通道信息和光谱反射率值作为训练样本的输入和输出.然后,采用APSO算法对LSSVM的最优正则化参数γ和核参数σ进行寻优,构建基于APSO-LSSVM的光谱反射率重构模型.在对模型参数进行寻优过程中,为保持粒子的活性,在粒子群算法中引入自适应惯性权重,并根据遗传算法中的变异思想,加入了变异操作,在普通粒子中引入变异因子.在每次迭代更新中,粒子以一定概率初始化,使粒子群算法可以跳出局部最优解,在较大的空间内进行优化.结果 基于APSO-LSSVM模型对SG140色卡进行光谱反射率重建实验,文中方法的平均色差为0.4677 abΔE?,平均均方根误差为0.0006.相较于最小二乘支持向量模型和反向传播神经网络模型的重构精度均有很大的提高.从显色效果来看,文中方法的显色结果更接近真实颜色,人眼基本上难以察觉到两者间的差异.结论 基于APSO-LSSVM的光谱反射率重建算法可以有效地提高光谱反射率重建精度,实现了利用多光谱相机拍摄的多通道信息重构获得精确的多光谱图像.     

基于样本选择的光谱重构研究

目的为了提高使用主成分分析法重构光谱反射率的重构精度。方法利用Matlab进行仿真实验,选择3种不同色卡作为训练样本,使用主成分分析法探究主成分个数和样本间隔对重构结果的影响。结果主成分个数为4时,贡献率均超过99%;样本间隔为10 nm时,RC24色卡重构效果最好,其平均色差2.37ΔE_(ab)~*平均均方根误差为0.0185。结论训练样本的选择会影响光谱重构精度,RC24色卡具有数据量小、重建精度较高的特点,在颜色复制领域可以优先选择。     

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。     

一种基于宽度学习的高精度光谱重建方法

目的 研究一种更有效的光谱重建方法,以提升光谱重建的精度。方法 文中提出一种基于宽度学习的光谱重建方法,以包含1 269个色块的孟塞尔亚光数据集和包含289个色块的Agfa IT8.2数据集为实验样本,利用商用彩色数码相机的模拟系统对所提方法进行验证,以光谱均方根误差、光谱拟合优度系数和2种色差公式为算法评价指标,并与现有的光谱重建方法进行了对比。结果 实验结果表明,该方法可实现的平均均方根误差低至0.4%,平均光谱拟合优度系数达到99.9%,平均色差低至0.147和0.112,光谱精度和色度精度都明显优于其他2种方法。结论 基于宽度学习的光谱重建算法可以有效地提高光谱重建的精度,能够实现更高精度的光谱颜色表征和再现的要求。     

基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择

目的研究光谱反射率重建过程中训练样本的选取,以提高光谱反射率的重建精度。方法根据检验样本与训练样本间的欧氏距离判断两者的相似度,并将样本向量各维度分量"标准化"到均值、方差相等,使得各维度分别满足标准正态分布,同时将其方差的倒数作为权重赋予训练样本。实验以Munsell色卡为总的训练样本集,经Mohammadi方法、Cao方法以及文中方法选择出的样本作为最终的训练样本,用Color Rendition Chart 24色卡为检验样本,采用伪逆法分别对选择出来的训练样本进行光谱反射率重建。结果通过Matlab软件仿真实验,文中方法的平均色差为0.7918△E_(ab)~*,最大色差为1.7148△E_(ab)~*,平均均方根误差为0.0060,最大光谱均方根误差为0.0127。结论基于加权欧氏距离的训练样本选择可以有效地提高光谱的重建精度,能更好地实现颜色再现。     

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。     

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。     

改进乌鸦算法优化多阈值图像分割

目的 针对传统乌鸦算法随机搜索的盲目性和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进乌鸦算法,用于多阈值图像分割.方法 采用精英分享策略,弥补乌鸦位置更新的盲目性;引入Levy飞行机制,避免算法陷入局部最优;随迭代次数调整变尺度系数,限制搜索步长,加快算法收敛;以Kapur熵为适应函数,利用改进乌鸦算法对不同类型图像进行多阈值分割,并与传统乌鸦、布谷鸟等4种算法的分割结果进行对比分析.结果 改进乌鸦算法对Lena,Flower,Fruits和Boat图分割后的结构相似性分别为0.7703,0.7761,0.7276和0.7921;标准偏差分别为0.0295,0.0385,0.0344和0.0173,实验数据表明,改进算法较其他算法有着更好的分割效果.结论 文中算法有效地改进了传统乌鸦算法的盲目性和易陷入局部最优的缺点,能够准确地分割复杂图像,在多阈值图像分割领域具有一定的参考价值.     

面向颜色再现的光谱降维方法研究

目的为了解决颜色信息光谱反射率的高维数给颜色再现过程带来的诸多问题。方法利用主流的光谱降维方法(主成分分析,Lab PQR,WSPCA,WSPCAplus),实现利于颜色再现的光谱信息筛选,从光谱精度、色度精度及变光源色差稳定性等3个方面评价这些降维方法。结果实验证明,主成分分析(PCA)法的光谱精度最高,光谱误差只有0.0076,但是在色度精度及变光源色差稳定性方面表现不好;Lab PQR法在光谱精度和色度精度间达到了很好的平衡,但是当变换光源时,其色差稳定性较差;WSPCA法去除了光源的影响,其变光源后色差变化不大,并且同时兼顾了色度精度,但以牺牲光谱精度为代价,WSPCAplus在其基础上将光谱精度提高为0.0081。结论研究结果对颜色再现过程中降维方法的选择具有一定的指导作用。