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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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