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。     

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。     

敦煌壁画颜料颜色非接触式测量条件优化研究

针对敦煌壁画颜料颜色的非接触式测量,以接触式颜色测量设备测得的光谱数据为参考,利用非接触式测量设备PR705光谱辐射度计,在不同照明和测量距离条件下,测量敦煌壁画色卡的光谱数据,并通过计算得到不同照明和测量距离条件下色块样本的光谱均方根(RMS)误差和色差(?E),以此作为评价测量结果的参数,通过优化拟合方法获得这两个指标关于照明和测量距离的函数关系,进而分析照明和测量距离对颜色测量精度的影响,从而实现测量条件的优化,提高颜色测量精度。研究结果表明,测量距离为0.5~1.0 m和2.0~2.5 m、照明距离为3.0~3.5 m的条件下,测量结果与参考值的RMS和?E均较小,可获得较好的测量精度,且光谱误差RMS0.006,色差?E0.5。     

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。     

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。     

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。     

基于模拟退火算法优化BP神经网络的色彩空间转换

目的研究基于模拟退火算法优化BP神经网络对喷墨打印机色彩空间转换预测准确性的方法。方法通过数据归一化处理、模拟退火算法优化BP神经网络的权值和阈值,以获取它们的全局最优解,再用BP神经网络法进行色差预测。结果模拟退火算法优化BP神经网络预测模型测试15次得到色块平均色差达到2.3067,最小平均色差达到0.7892。结论该方法优化BP神经网络精度非常高,对喷墨打印机色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

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.     

专色油墨配方修正算法的对比研究

目的为实现调配的专色与目标色尽可能一致,对光谱匹配算法生成的初始配方进行修正,从而使均方根误差和色差均较小。方法选取潘通色为目标色,对比分析光谱修正和三刺激值修正算法对色差和谱差的影响,选取实际生产专色为目标色,进一步将配色效果较优的算法应用到基于白卡纸和光柱镭射纸的配色中。结果基于Kubelka-Munk单常数理论的光谱匹配算法进行颜色预测,白卡纸配色中初始配方、光谱修正和三刺激值修正的色差的均值分别是4.1834,3.6202,1.0300;谱差的均值分别是0.0804,0.0364,0.0303。光谱修正效果不理想,三刺激值修正的色差都小于3,符合生产要求范围。将三刺激值修正算法应用到白卡纸和光柱镭射纸专色中,白卡纸配色中初始配方、三刺激值修正的色差平均值分别是2.7857和1.0850,谱差的均值分别是0.0596和0.0323。8组修正配方的色差皆降至3以下。基于光柱镭射纸配色的初始配方、三刺激值修正的色差平均值分别是3.2861和1.2971,谱差的均值分别是0.0450和0.0165。结论在印刷专色配色中,通过光谱匹配算法预测并结合三刺激值修正,可有效降低预测色和目标色之间的色差和谱差。     

Three-dimensional plasma field reconstruction with multiobjective optimization emission spectral tomography

A novel emission spectral tomography algorithm based on multiobjective optimization is proposed. Its reconstruction results for asymmetrical emission coefficient fields are studied with computer simulation. The results show that this algorithm provides a significant improvement in reconstruction precision and convergence over traditional algorithms and is suitable for real-time reconstruction of an emission-coefficient field with incomplete data. In an experiment of the argon-arc plasma diagnosis, we adopted this algorithm and the spectrum relative-intensity method to obtain the three-dimensional distributions of temperature, ionization coefficient, and electron (ion) and atom densities.     

基于成像条件校正的光谱重建方法

目的 提出一种基于成像条件校正的光谱重建方法,以实现数码相机面向开放环境的光谱重建应用.方法 以参考白板为成像条件校正的媒介,首先在参考成像条件下建立光谱重建矩阵,然后将开放环境下测量对象的图像向参考成像条件进行转换,最后利用参考成像条件下建立的光谱重建矩阵对测量对象进行光谱重建.结果 以仿真成像系统和开放环境常见光源为基础,利用3组实验样本对方法进行了检验.实验结果表明,3组样本的总体平均光谱误差和色差分别为2.42和2.73.结论 基于成像条件校正的光谱重建方法总体上保持了较好的光谱重建精度,验证了方法的理论有效性.     

基于反馈式多光谱成像的纱线颜色测量研究

基于反馈式多光谱成像方法对纱线颜色测量进行了研究。首先建立8通道多光谱成像系统,窄带滤光片由8种不同波长的干涉滤光片组成;然后选择阈值对纱线和背景进行分割,纱线目标信息所占的比例增大可获得最优的分割阈值;最后反馈式非线性求解光谱反射比。实验仿真结果表明:该方法在CIEDE2000色差、均方根误差评价指标方面均优于其他方法。