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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

Use of three tristimulus values from surface reflectance spectra to calculate the principal components for reconstructing these spectra by using only three eigenvectors

The division of Color Space into ten zones, corresponding to the ten Munsell hues, allows a good reconstruction of surface reflectance spectra using just three eigenvectors, obtained by applying principal components analysis to the reflectance spectra of the Munsell Atlas specimens (model group), although the basis vectors obtained are different for each subspace. The use of the tristimulus values from each measured spectrum, calculated with the Illuminant D65 and the Standard Observer CIE64 to obtain the principal components necessary to reconstruct the spectrum, allows a very high degree of metamerism to be attained between the two spectra (measured and reconstructed). Furthermore, this method of calculating the principal components allows reconstruction of the spectra of specimens from other sample sets that differ from the model group used in the PCA. The colorimetric accuracy obtained in the new sample sets is similar to that obtained for the model group.     

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。     

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。     

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.