基于NSGA-Ⅱ算法选择光谱反射率重建样本的研究

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作者 林鹭 王智峰 李超 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1227-1232,共6页

为解决光谱反射率重建过程中训练样本数目庞大导致工作量大,重建精度不高等问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的光谱反射率重建样本选择方法。近日Liang等提出了一种从大量样本数据中选取具有代表性样本的新方法,定义光谱重建误差为均方根... 为解决光谱反射率重建过程中训练样本数目庞大导致工作量大,重建精度不高等问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的光谱反射率重建样本选择方法。近日Liang等提出了一种从大量样本数据中选取具有代表性样本的新方法,定义光谱重建误差为均方根误差与拟合优度系数的乘积,以这一标准选择光谱重建误差最小的样本作为代表性样本进行光谱反射率重建。受Liang等人工作的启发结合NSGA-Ⅱ算法选择代表性样本,先对全体训练样本使用多项式回归算法和伪逆法进行光谱反射率重建,再使用NSGA-Ⅱ算法,设定两个目标函数,一个是所需代表性样本个数的光谱均方根误差的和,另一个是拟合优度系数倒数的和,令两个目标函数值最小。将经过NSGA-Ⅱ算法挑选出的Pareto等级为1的全部样本按照样本出现次数由高至低排序,以此顺序从高到低依次选为代表性样本,直至达到所需代表性样本个数。若从Pareto等级为1的样本集合中挑选的代表性样本数不足所需要的个数则选择下一等级出现次数最多且没有被选择过的样本直至代表性样本数达到需求。将1269块无光泽Munsell标准色卡按照样本下标划分为偶数色卡、奇数色卡,第一组实验用Munsell奇数色卡为全体训练样本,从Munsell偶数色卡中随机选择20个色块为测试样本。第二组实验选用Munsell偶数色卡为全体训练样本,从Munsell奇数色卡中随机选取20个色块为测试样本。第三组实验训练样本与第一组相同,RC24色卡为测试样本。将该方法与Mohammadi、Cao、Liang等提出的三种样本选择方法进行对比。通过实验得到使用NSGA-Ⅱ算法结合多项式回归与伪逆法选择的代表性样本重建的光谱反射率在均方根误差和色差两个指标上均优于现有的样本选择方法,并且该方法不限于特定系统,具有通用性。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 NSGA-Ⅱ 多目标优化 样本选择

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基于多目标筛选堆叠回归的光谱反射率重建

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作者 李日浩 马媛 张伟峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2988-2992,共5页

物体的光谱反射率完全决定了其物体色,因此研究光谱反射率对于色彩信息要求较高的行业具有重大意义。直接获取光谱反射率需要精密且昂贵的设备,而通过建立模型,由低成本的数码相机等设备获取的RGB响应值去预测光谱反射率,可以大大降低... 物体的光谱反射率完全决定了其物体色,因此研究光谱反射率对于色彩信息要求较高的行业具有重大意义。直接获取光谱反射率需要精密且昂贵的设备,而通过建立模型,由低成本的数码相机等设备获取的RGB响应值去预测光谱反射率,可以大大降低成本。基于回归方法的光谱反射率重建算法受到广泛关注,其核心是建立RGB向量到光谱反射率向量间的映射关系。对于大多数物体而言,其表面的光谱反射率曲线具有平滑属性,因此,光谱反射率分量之间具有一定的相关性。而已有的算法都是对光谱反射率向量每一个维度独立地建立预测模型,没有将光谱反射率分量之间的相关性利用起来。与传统的单输出回归方法不同,多目标堆叠回归方法通过将首次预测输出值重新注入输入端来利用输出端之间的相关性。基于多目标堆叠回归的光谱反射率重建取得了重要的进展;然而,传统的多目标堆叠回归方法存在着易受首次预测输出值误差影响的问题。针对这一问题,提出一种新的多目标堆叠方法,对于首次预测输出值进行筛选,从中选出误差较小的部分作为输入,以此来保证下一步建立的模型精度。该筛选方法可以在不知道真实值的情况下,极大程度地保留误差较低的部分样本。实验数据集来源为ICVL高光谱图像数据库,评价指标为均方根误差与色度误差。实验结果表明,所提出的多目标筛选堆叠回归可以有效克服传统多目标堆叠回归所存在的问题,做到比无堆叠时的误差更小,说明提出的方法可以有效地利用光谱反射率分量之间的相关性。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 多目标堆叠回归 筛选条件 非线性拟合

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基于改进R矩阵方法的光谱反射率重建研究 被引量：3

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作者 王可 王慧琴 +2 位作者 王展 张毅 殷颖 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期338-346,共9页

为了解决传统R矩阵方法重建光谱反射率过程中的病态问题,提出了一种正则化R矩阵改进方法。研究了如何使用Tikhonov正则化来限制R矩阵方法求解Moore-Penrose伪逆矩阵中所产生的病态问题,同时使用L曲线方法从训练样本数据中得到有效限制... 为了解决传统R矩阵方法重建光谱反射率过程中的病态问题,提出了一种正则化R矩阵改进方法。研究了如何使用Tikhonov正则化来限制R矩阵方法求解Moore-Penrose伪逆矩阵中所产生的病态问题,同时使用L曲线方法从训练样本数据中得到有效限制病态情况的最优正则化参数。实验结果表明:与R矩阵方法相比,改进的正则化R矩阵方法重建的光谱精度的平均均方根误差值降低了0.004 25,平均适应度系数值提高了1.325%,色度精度的平均色差值降低了0.141 9,并且在实际的应用中具有较好的表现。该方法能够满足精度较高的文物艺术品颜色再现的需要。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 R矩阵 TIKHONOV正则化 颜色再现

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基于彩色数字相机的光谱反射率重建方法研究 被引量：8

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作者 杨萍 廖宁放 宋宏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1176-1180,共5页

如何在给定照明条件和观测条件的情况下,由彩色数字相机的响应值重建物体表面光谱反射率,仍是颜色科学与工程领域一个尚待解决的重要课题。文章使用奇异值分解的方法将光谱反射率近似为若干基向量的线性组合,求得组合系数,然后使用相机... 如何在给定照明条件和观测条件的情况下,由彩色数字相机的响应值重建物体表面光谱反射率,仍是颜色科学与工程领域一个尚待解决的重要课题。文章使用奇异值分解的方法将光谱反射率近似为若干基向量的线性组合,求得组合系数,然后使用相机输出数据与组合系数训练人工神经网络,使之能够准确的模拟相机输出与组合系数之间的非线性关系,最后采用经训练的神经网络,与基向量结合,由相机输出准确的重建物体表面的光谱反射率。实验结果显示,与线性近似的方法相比,使用该方法对标准Munsell色块进行反射率重建,重建误差减小了约67%,具有高精度、易实现、易操作的特点,可用于对重建精度要求较高的诸多领域。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 神经网络 基向量 非线性

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基于支持向量回归的光谱反射率重建方法 被引量：2

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作者 张伟峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第12期241-242,269,共3页

提出了一种基于支持向量回归和小框架核的光谱反射率重建方法。光谱反射率重建是光学研究的一个重要问题,其目的是通过各种成像设备所获取的与设备相关的RGB三色值重建出物体本身固有的与设备和光照都无关的光谱反射率。回归方法已经在... 提出了一种基于支持向量回归和小框架核的光谱反射率重建方法。光谱反射率重建是光学研究的一个重要问题,其目的是通过各种成像设备所获取的与设备相关的RGB三色值重建出物体本身固有的与设备和光照都无关的光谱反射率。回归方法已经在这一领域取得了广泛应用,如基于多项式模型的正则化最小二乘方法、基于核的正则化最小二乘方法等。提出了一种新的光谱反射率重建方法,这种方法采用了一种可以减弱样本不规则噪音影响的小框架核函数,并将其用于支持向量回归来重建光谱反射率函数。实验表明,新方法可以提高光谱反射率重建的精度和稳定性。 展开更多

关键词 支持向量回归 光谱反射率重建 小框架核

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基于多核支持向量回归的光谱反射率重建方法 被引量：5

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作者 赵丽娟 王慧琴 +3 位作者 王可 王展 刘加林 杨蕾 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1008-1018,共11页

针对传统方法重建光谱反射率过程中未考虑多光谱训练数据维度高、冗余大的特点,导致重建精度低、重建模型学习能力和泛化能力较差的问题,提出了多核支持向量回归的光谱反射率重建方法。首先综合全局、局部核函数的特点引入柯西核函数与... 针对传统方法重建光谱反射率过程中未考虑多光谱训练数据维度高、冗余大的特点,导致重建精度低、重建模型学习能力和泛化能力较差的问题,提出了多核支持向量回归的光谱反射率重建方法。首先综合全局、局部核函数的特点引入柯西核函数与多项式核函数的乘积作为多核核函数,然后使用试凑法从训练样本中获取提高模型性能的参数。最后使用多核支持向量回归模型对测试样本进行反射率重建,通过光谱误差及适应度等进行评价。实验结果表明:与伪逆、单核支持向量回归法相比,本文重建方法的光谱误差值降低了0.4～0.785,决策系数提高了2.84～5.27%,平均适应度系数值提高了2%～3%。本文方法在颜色复制中重建精度高、色差较小,满足人眼视觉可容忍范围内。 展开更多

关键词 支持向量回归 多核 光谱反射率重建

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泛场景自适应优化的多输出最小二乘SVR光谱反射率重建方法 被引量：3

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作者 樊煜 王慧琴 +2 位作者 王可 王展 甄刚 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期342-356,共15页

针对传统回归模型在多种场景光谱重建中存在的泛化性能较差的问题,提出一种自适应优化的多输出最小二乘支持向量回归光谱反射率重建方法,满足泛场景下最优光谱重建模型应用需求。首先使用多输出最小二乘支持向量回归作为重建模型,该模... 针对传统回归模型在多种场景光谱重建中存在的泛化性能较差的问题,提出一种自适应优化的多输出最小二乘支持向量回归光谱反射率重建方法,满足泛场景下最优光谱重建模型应用需求。首先使用多输出最小二乘支持向量回归作为重建模型,该模型具有良好的收敛速度及小样本拟合精度。同时为了提高模型在多种场景下的泛化性能,提出一种融合拟合精度与变化趋势,且具有自适应权重的综合评价指标,作为混沌麻雀搜索算法的适应度函数,对重建模型进行不同场景的参数动态寻优,解决特定场景的模型参数最优化问题。实验结果表明,在不同彩绘文物参考色块光谱重建中,该方法的平均光谱均方根误差降低了0.0292、适应度系数提高了1.29%、色差降低了3.38,能够针对不同重建场景自适应优化模型参数,在不同重建场景中均获得了较好的光谱反射率重建效果。 展开更多

关键词 多光谱成像 光谱反射率重建 多输出最小二乘支持向量回归 麻雀搜索算法 模型综合评价指标 参数自适应优化

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局部k最近邻加权线性回归的光谱反射率重建 被引量：6

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作者 卢德俊 爨凯旋 张伟峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3708-3712,共5页

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高... 现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高、分辨率低、测量时间慢等问题。随着数码成像设备的普及,基于相机RGB响应值的光谱反射率重建算法具有重要现实意义。光谱反射率重建的目的是建立低维RGB响应值到高维光谱反射率向量的映射关系,回归方法在这一领域已取得广泛应用。由于光谱反射率向量所处的空间是嵌在高维欧氏空间中的一个低维子流形,在训练样本有限的条件下,传统的全局回归方法不能有效地学习该流形结构,往往导致过拟合,使得学习出来的模型泛化能力较差。局部线性回归方法虽然可以改善全局回归过拟合的问题,但是局部学习方法易受例外点的影响,导致拟合不足。针对这一问题,提出一种基于局部加权线性回归的光谱反射率重建方法,这种方法在一个k最近邻范围约束内,给每个局部训练样本赋予不同的权重,从而有所侧重地利用局部训练样本来估计光谱反射率。实验结果表明,基于局部k最近邻加权线性回归的方法能更有效地利用局部信息,缓解过拟合和拟合不足,更准确地重建光谱反射率。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 局部加权线性回归 k最近邻 权值函数

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基于APSO-LSSVM模型的光谱反射率重建算法研究 被引量：1

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作者 任澳 孔玲君 杨晟炜 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第11期247-255,共9页

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... 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0.4677ΔE*_(ab),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。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 自适应粒子群算法 最小二乘支持向量机 多光谱图像复现

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基于向量夹角样本选择的光谱反射率重建 被引量：2

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作者 曾茜 孔玲君 占文杰 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第15期216-220,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 样本选择 向量夹角

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基于改进加权欧氏距离的光谱反射率重建样本选择方法研究 被引量：1

11

作者 马媛 李日浩 张伟峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3924-3929,共6页

获取物体的光谱反射率是准确再现物体在各种光照条件下真实颜色的关键保证,这对纺织服装、出版印刷、网络电商、远程医疗等对颜色有较高要求的行业有重要作用。光谱反射率重建的目的是利用训练样本建立数码相机等通用设备所获取的RGB三... 获取物体的光谱反射率是准确再现物体在各种光照条件下真实颜色的关键保证,这对纺织服装、出版印刷、网络电商、远程医疗等对颜色有较高要求的行业有重要作用。光谱反射率重建的目的是利用训练样本建立数码相机等通用设备所获取的RGB三色值和光谱反射率高维向量间的映射关系,从而避免使用分光光度计等专业设备所带来的成本高、操作复杂、分辨率低等问题。训练样本的选择是影响光谱反射率重建算法效果的重要因素。从物理角度看,光谱反射率是一条关于波长的光滑曲线,光谱反射率向量最大的相关性特征就是其光滑性,因此,训练样本的选择应同时考虑空间距离和形状的相似性。针对局部学习方法中局部样本选择问题,提出一种能同时考虑光谱反射率向量形状相似和空间距离相近的更加有效的训练样本选取方法,以提高光谱反射率重建的精度。该方法利用待测样本与训练样本之间的加权欧氏距离与向量夹角距离结合后赋予不同权重作为相似性度量,根据样本容量动态地选出相似度较高的样本。实验以孟赛尔半光泽数据集(munsell matte)为样本集,基于伪逆法进行光谱反射率重建,以光谱均方根误差和色差为评价指标,与加权欧氏距离方法从样本选择的有效性和重构精度两方面进行比较。实验结果表明,基于改进加权欧氏距离的样本选择,能够在保证均方误差最小的条件下,显著降低色度误差,同时添加不同噪声水平后,文中方法的均方根误差和平均色差依旧保持最小,该方法能够更好地利用局部样本的信息,而且具有较好的抗干扰能力,可以有效地提高光谱反射率重建的实际应用效果,进而为颜色的真实再现提供保障。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 样本选择 改进加权欧氏距离

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具有颜色恒常性的光谱反射率重建 被引量：3

12

作者 姜丹阳 王智峰 +1 位作者 高程 李长军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1044-1048,共5页

给定物体三刺激值,重建物体反射率在跨媒体颜色复制领域有着重要应用。常见的重建反射率算法包括基向量法、维纳估计法、加权伪逆方法等,这些方法大多都是为了建立由低维度三刺激值或者RGB向高维度光谱反射率的映射关系,以重建的反射率... 给定物体三刺激值,重建物体反射率在跨媒体颜色复制领域有着重要应用。常见的重建反射率算法包括基向量法、维纳估计法、加权伪逆方法等,这些方法大多都是为了建立由低维度三刺激值或者RGB向高维度光谱反射率的映射关系,以重建的反射率与原始反射率的接近程度为评价指标,并且需要光谱反射率数据进行训练。但是很多工业领域在产品设计时都需要考虑到颜色恒常性(CⅡ)问题,以保证产品颜色在不同光照条件下具有相近的颜色表现。光谱反射率是决定物体颜色恒常的重要属性,为解决重建反射率进行颜色复现后产生颜色恒常性问题,Takahama和Nyatani提出具有颜色恒常性的线性规划光谱反射率重建方法,测试结果发现该方法重建的反射率呈现出类似“台阶”的形状,与实际物体色反射率差别太大。之后,Berns等在Takahama和Nyatani算法基础上,增加了色相角等约束,但重建出的反射率波动太大。Li和Luo提出具有光滑约束的二次规划颜色恒常性重建反射率算法,重建的反射率具有光滑性,比较接近实际物体色的反射率。提出一种非线性约束优化方法重建物体反射率,使之具有良好的颜色恒常性和光滑性。文中使用标准Munsell色卡中1 560个色块测量的反射率数据集对新算法进行测试,并与其他方法进行比较。结果表明,该方法不仅在重建反射率的颜色恒常性指标上远比Takahama和Nyatani方法,Berns等的方法以及Li和Luo的方法要好,而且重建反射率与原始反射率接近程度指标:均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)也好于其他方法。因此该新方法对重建反射率时具有颜色恒常性要求的行业有着重要的应用价值。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 颜色变换指数 非线性规划 色适应变换 颜色恒常性

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基于相机rawRGB通过加权多项式和维纳估计方法重建光谱反射率 被引量：5

13

作者 李富豪 李长军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期3281-3285,共5页

基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research&Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。... 基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research&Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。首先基于单个光源下的相机响应RGB值,挑选出一定量的训练数据,采用多项式模型和伪逆的方法预测出不同光源下的CIE XYZ值;然后根据预测的多光源下的CIE XYZ值及整体训练数据预估光谱反射率,再通过预估的光谱反射率挑选一定量训练样本,通过伪逆方法预测出物体光谱反射率。尽管仍然基于一个光源下的相机响应RGB,但通过映射到多光源下的色度值XYZ,提高输入信息的维度来优化光谱反射率的重建精度。受Zhang等工作的启发,提出新的基于单一光源下相机的raw RGB响应信息,通过三阶多项式模型扩展的加权最小二乘方法对多光源下的CIE XYZ值进行预测,然后根据预测出的多光源下的CIE XYZ值再通过维纳估计的方法进行光谱反射率重建,通过这样的两步方法实现从相机响应RGB到光谱反射率的重构。该新方法,采用全体训练数据,应用十分方便,避免了Zhang等的方法需要挑选一定量的局部训练样本的问题。同时Zhang等的方法挑选出的局部训练样本同等重要,而该方法在第1步中,根据训练样本与给定的测试样本的接近程度,赋予训练样本不同的权重,以提高预测精度。通过采用140色色卡作为训练样本,24色色卡和自制的44色印刷品样本进行测试,以判断预测和实测反射率接近程度的均方根误差(RMSE)和人感知色差为评价标准进行比较,结果表明,该方法明显优于Zhang等的方法,而且预测精度随着光源数量的增加而提高,当光源个数达到6时,表现最佳。 展开更多

关键词 多光源 光谱反射率重建 加权 维纳估计

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植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析 被引量：5

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作者 蒋万里 石俊生 季明江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期2366-2373,共8页

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化... 可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400~1000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明:不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400~700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700~1000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明:在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。 展开更多

关键词 可见与近红外 光谱反射率 数据库 主成分分析(PCA) 光谱反射率重建

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基于模糊K最近邻的光谱重建训练样本的选择研究 被引量：1

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作者 刘莉 冯漪 +3 位作者 刘振 樊硕 赵安然 刘思鲁 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2023年第1期20-28,共9页

类基于目标函数的最优解使全局误差平方和达到最小,K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)基于每个样本的相似程度,选择最具有代表性的光谱反射率向量。首先,在基于Colorchecker SG色卡,矿物颜料色卡以及中国画丙烯酸颜料色卡的光谱反射率数... 类基于目标函数的最优解使全局误差平方和达到最小,K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)基于每个样本的相似程度,选择最具有代表性的光谱反射率向量。首先,在基于Colorchecker SG色卡,矿物颜料色卡以及中国画丙烯酸颜料色卡的光谱反射率数据集中,建立模糊相似矩阵,赋予每个光谱反射率向量权重,优化目标函数;其次,依据距离最小化原则,比较每个类中光谱反射率向量与聚类中心的相似程度,确定最具代表性的光谱反射率;最后,利用主成分分析法重建光谱反射率,比较均方根误差和色差。在所选择的训练样本中,光谱精度均方根误差平均值为0.0309,色差平均值为2.8009,说明基于模糊K最近邻的训练样本选择方法可提高光谱重建过程中的色度与精度,能较大程度地满足图像复制的需求。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 训练样本 模糊聚类 K最近邻

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基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择 被引量：3

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作者 任澳 孔玲君 +1 位作者 刘真 王茜 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第15期253-259,共7页

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... 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△Eab^*,最大色差为1.7148△Eab^*,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。 展开更多

关键词 样本选择 加权欧氏距离 光谱反射率重建

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基于Res-CAE深度学习实现高光谱图谱融合的国画重建

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作者 朱世豪 冯洁 +5 位作者 李欣庭 孙丽存 刘洁 袁娉 杨仁翔 邓红杨 《光谱学与光谱分析》 2025年第9期2428-2436,共9页

针对传统颜色再现方法存在实验数据预处理复杂且依赖人为主观光谱特征选择、光谱反射率数据空间信息利用缺失的问题,本研究提出基于深度学习的高光谱数据立方体协同分析方法。通过构建残差-卷积自编码器(Res-CAE)深度网络模型,实现对高... 针对传统颜色再现方法存在实验数据预处理复杂且依赖人为主观光谱特征选择、光谱反射率数据空间信息利用缺失的问题,本研究提出基于深度学习的高光谱数据立方体协同分析方法。通过构建残差-卷积自编码器(Res-CAE)深度网络模型,实现对高光谱数据空间维度与光谱维度的多维信息协同学习与联合重建。选择CAVE高光谱数据集作为Res-CAE的训练集数据,而后根据实验需要选择爱色丽24色标准色卡、自制中国画色卡、训练集中随机场景、训练集外随机场景和某国画在国际照明委员会标准观察者环境下的高光谱数据这五个场景作为测试集数据来对Res-CAE的重建效果进行测试。对于测试结果在光谱方面使用色差、均方根差进行评价,在图像质量方面使用峰值信噪比、结构相似性指数等评价标准进行评价,同时将Res-CAE的实验结果与双线性插值法、主成分分析法和Res-CAE的消融实验进行实验结果对比。从实验分析可得出Res-CAE在色差、重建图象质量、重建时间等方面要好于其他方法。以爱色丽24色标准色卡为例,Res-CAE的重建平均色差为0.6945,平均均方根差为0.0092,平均峰值信噪比为35.9230,结构相似性指数为0.9956。实验证明,Res-CAE可以很好的应用在颜色重建方面。 展开更多

关键词 高光谱数据 颜色重建 光谱反射率重建 深度学习

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