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。     

基于双层动态筛选训练样本的光谱重建算法

目的研究光谱重建过程中训练样本筛选方法对光谱重建精度的影响。方法利用违逆的方法对测试样本Munsell样本和Color Checker SG样本进行光谱重构,训练样本分别选择未经筛选的Munsell样本集、经过动态聚类筛选的和经过文中提出的双重动态筛选的Munsell样本集,然后比较3种样本筛选方法得到的光谱重构精度。结果实验结果表明,经过双层动态筛选的训练样本重构精度无论是均方根误差(RMSE)、拟合优度(GFC)还是不同光源下(A,D50和F2)的色差,明显高于动态聚类分析的样本和未经筛选的样本。结论提出了一种新的样本筛选方法,该筛选方法效果良好,具有一定的先进性。     

基于不同色块数量的光谱重构对比

分别对24色块、140色块、1 269色块3种不同颜色数量的哑光色卡光谱反射率进行主成分分析(PCA),利用分析所提取的最大6个特征向量重构光谱,并使用均方根误差值(RMSE)和CIE1976色差值对结果进行评价。实验结果表明:同等条件重构后,140色卡在累计贡献率和色差方面均优于另外2种数量的色卡,均方根误差也仅次于1 269色卡,表明不同色块数量的训练样本会影响光谱重构精度;重构后的光谱反射率均在对应黄色、绿色、蓝色等的中间波段,再现效果最好,蓝紫色相对较弱,橙色-红色表现最差。     

光谱重建训练样本选择方法研究

目的研究光谱重建训练样本选择方法及训练样本集样本数量对光谱重建精度的影响。方法以光谱反射率已知的1687个矿物颜料样本为研究对象,搭建真实六通道宽带光谱成像系统并进行标定,利用宽带光谱成像系统对样本进行六通道数字响应值采集并进行校正,通过R-matrix光谱重建方法,对现有以及文中引入和提出的训练样本选择方法的光谱重建精度和计算效率进行比较。结果实验结果表明,分区最大化色域边界描述方法可以较好地应用于光谱成像过程中训练样本选择,其在保证光谱重建精度的同时大大提高了训练样本选择的效率,实验证明文中提出的基于色域最大化思想的训练样本方法,在面向复制的光谱成像流程中也具有一定的实用性。结论研究结果对于光谱成像过程中训练样本选择方法的选择具有一定指导作用。     

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.     

基于颜色属性的光谱重建训练样本正交优化

选择具有代表性的颜色作为光谱重建的训练样本可以有效减少样本冗余,提高光谱重建精度。采用正交试验方法,基于色相、明度和饱和度在Munsell颜色集中选择具有代表性的颜色样本,并分析颜色三属性对光谱重建精度的影响。结果表明,采用主成分分析(PCA)法重建得到的反射率与原反射率的平均均方差(RMS)最大可达0.120 4,而采用违逆(PSE)法和R矩阵(R-matrix)法重建得到的平均RMS相对较小。三属性的优先级别R极差分析中,明度明显大于色相和饱和度。颜色三属性对P C A法的影响大于对PSE法和R-matrix法。明度对光谱重建精度的影响较大,而色相和饱和度对光谱重建精度的影响相对较小。     

Optimal selection of representative colors for spectral reflectance reconstruction in a multispectral imaging system

In a multispectral color imaging system, the spectral reflectance of the object being imaged always needs to be accurately reconstructed by employing the training samples on specific color charts. Considering that the workload is heavy when all those color samples are used in practical applications, it is important to select only a limited number of the most representative samples. This is possible as the color charts are usually designed to cover the range of commonly imaged colors, and the color samples are redundant for spectral image reconstruction. We propose an eigenvector-based method and a virtual-imaging-based method for representative color selection by minimizing the total reflectance root-mean-squares errors. The effectiveness of the proposed methods is confirmed by experimental results when compared with existing techniques.