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基于迭代Tikhonov正规化的三刺激值重建光谱方法研究 被引量：7
1
作者 谢德红 李蕊 +2 位作者 万晓霞 刘强 朱文凤 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期201-205,共5页
光谱图像中的反射率光谱数据维数高,且与光源、设备均无关,能够比较全面、真实、客观地描述图像中物体的颜色信息。针对三色相机的光谱图像获取系统中三维色度数据重建多维光谱数据产生的光谱信息丢失、以及伴随而生的颜色信息丢失问题... 光谱图像中的反射率光谱数据维数高,且与光源、设备均无关,能够比较全面、真实、客观地描述图像中物体的颜色信息。针对三色相机的光谱图像获取系统中三维色度数据重建多维光谱数据产生的光谱信息丢失、以及伴随而生的颜色信息丢失问题,提出了迭代Tikhonov正规化的光谱重建方法。首先依据色度学理论中色度值与反射率光谱之间的关系,构建反射率光谱重建方程建立起相机所获三维色度数据与高维反射率光谱数据的映射关系;然后,通过反射率光谱重建方程的病态分析,在Moore-Penrose伪逆矩阵求解思想的基础上构建迭代Tikhonov正规化方法求解反射率光谱,并利用训练样本数据通过L-曲线方法训练获取迭代Tikhonov正规化的最优正规化参数,以有效控制并改善反射率光谱重建方程求解的病态、减少重建光谱的光谱信息丢失。实验通过选取样本数据对光谱重建方法进行验证。验证实验的结果表明所提出的光谱重建方法改善了三色相机的光谱图像获取系统中重建光谱的光谱信息丢失程度,使得重建光谱的光谱误差和色度误差较其他光谱重建方法均有明显降低。 展开更多
关键词 光谱重建 三刺激值 正规化
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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
2
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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基于相机响应值预测的光谱重建方法研究
3
作者 梁金星 周文森 +4 位作者 胡鑫 李壹帆 王鼎康 李宁 彭涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1809-1819,共11页
光谱是颜色信息的指纹,也是表征物质物化属性的重要特征,对于颜色高保真复制和物质识别分析具有重要应用价值。基于光谱重建的光谱成像技术利用成像系统拍摄物体表面数字图像,并通过光谱重建计算得到物体的光谱图像,能够克服传统RGB图... 光谱是颜色信息的指纹,也是表征物质物化属性的重要特征,对于颜色高保真复制和物质识别分析具有重要应用价值。基于光谱重建的光谱成像技术利用成像系统拍摄物体表面数字图像,并通过光谱重建计算得到物体的光谱图像,能够克服传统RGB图像对成像条件的依赖性,更加精细地表征和识别物体。相对于价格昂贵的高光谱相机而言,该项技术能够有效提升光谱图像的空间分辨率和获取效率,降低设备成本。尽管该技术在实验室已经取得较好的进展,但其面向光源多变、光照不均、以及成像参数易变的开放环境应用时,仍面临许多挑战。光谱重建技术对成像条件变化敏感,以上因素导致成像条件的多变性,使得单一成像条件下构建的光谱重建模型难以成像多变的开放环境。为此,本研究提出一种基于相机raw响应值预测的光谱重建方法。方法以数码相机适应模型为基础,通过预测训练样本集在任意成像条件下的raw响应值,对相机进行光谱特性化建模,然后对相同成像条件下的测试对象进行光谱重建,能够有效克服开放环境下光谱重建面临的成像条件多变难题。研究以Colorchecker SG140色卡为训练样本,以Colorchecker 24色卡为测试样本,分别在实验室和开放环境的不同成像条件下对方法进行了测试。实验结果显示,在实验室不同成像条件下,利用预测响应值对拍摄响应值的光谱重建的平均RMSE为4.02%,平均色差ΔE_(00)为5.3;在开放环境不同成像条件下,利用预测响应值对拍摄响应值的光谱重建的平均RMSE为3.2%,平均色差ΔE_(00)为4.5,验证了所提方法在实验室和开放环境下的有效性,为开放场景下的光谱重建提供了一种可行的参考方案。此外,研究发现所提方法对使用的光谱重建算法敏感,不同的光谱算法在光谱和色度方面的表现存在一定差异。 展开更多
关键词 光谱重建 开放环境 数码相机 成像模型 raw响应值预测
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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
4
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》 北大核心 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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基于卷积神经网络的太阳光谱辐照度超分辨率重建方法
5
作者 张鹏 翁建文 +1 位作者 康晴 李健军 《光子学报》 北大核心 2025年第3期221-230,共10页
针对现有天基参考太阳光谱辐照度数据分辨率不足,限制其应用范围的问题,提出一种基于卷积神经网络的太阳光谱辐照度超分辨率重建方法。该网络由一个基于物理模型的全连通层、一维卷积层、非线性层和一系列具有跳跃连接的残差网络组成。... 针对现有天基参考太阳光谱辐照度数据分辨率不足,限制其应用范围的问题,提出一种基于卷积神经网络的太阳光谱辐照度超分辨率重建方法。该网络由一个基于物理模型的全连通层、一维卷积层、非线性层和一系列具有跳跃连接的残差网络组成。同时考虑现有均方误差损失函数无法捕捉太阳光谱峰谷特征的问题,提出将光谱相对于波长的一阶、二阶导数加入损失函数,使残差的特征更集中于关键的光谱内容。将所提方法应用于TSIS-1 SIM测量太阳光谱辐照度可见光波段的超分辨率重建,结果表明该方法重建光谱与TSIS-1 HSRS产品的测量结果质量相当,且重建耗时仅需0.9421 s,可有效提高天基观测太阳光谱辐照度数据的分辨率。 展开更多
关键词 高分辨率 太阳光谱辐照度 卷积神经网络 残差网络 光谱超分辨率重建
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一种高光谱重建的多域感知自注意力算法研究
6
作者 王万良 王婷婷 +1 位作者 陈嘉诚 戴瑞 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2209-2215,共7页
高光谱图像重建算法旨在解决编码孔径快照光谱成像(CASSI)的逆问题,当前的解决方案中,深度展开网络通过交替求解数据子问题和先验子问题能高效地获取场景光谱信息.在数据子问题中,考虑到3D数据中像素质量的下降程度与位置的相关性及感... 高光谱图像重建算法旨在解决编码孔径快照光谱成像(CASSI)的逆问题,当前的解决方案中,深度展开网络通过交替求解数据子问题和先验子问题能高效地获取场景光谱信息.在数据子问题中,考虑到3D数据中像素质量的下降程度与位置的相关性及感知矩阵与退化矩阵的差异,该网络联合残差学习和自适应梯度下降算法学习退化矩阵和梯度下降的参数来提升数据精准度;在先验子问题中,引入傅里叶变换从频域中捕获更多的高频突变信息,再结合光谱自注意力组成多域聚合自注意力模块,以自适应挖掘和聚合更全面的空间光谱信息.在仿真和真实数据集上的实验结果表明,相较于主流的方法,该算法在保持较小计算复杂度的情况下大幅度地提高了重建质量,PSNR指标高出0.89 dB. 展开更多
关键词 高光谱图像重建 深度学习 自注意力模块 多域聚合 深度展开
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基于CW-MST++网络重建高光谱图像的高粱品种检测
7
作者 何林 胡新军 +4 位作者 王俊 田建平 谢亮亮 杨海栗 陈满娇 《中国酿造》 CAS 北大核心 2024年第10期258-264,共7页
为实现高粱品种的快速检测,建立了光谱重建技术结合机器学习分类模型的高粱品种检测方法。将软阈值(ST)函数与压缩激励(SE)模块结合嵌入到多级光谱智能自注意网络(MST++)深层结构中,构建通道自适应阈值模块(CW)-MST++,以MST++、分层回... 为实现高粱品种的快速检测,建立了光谱重建技术结合机器学习分类模型的高粱品种检测方法。将软阈值(ST)函数与压缩激励(SE)模块结合嵌入到多级光谱智能自注意网络(MST++)深层结构中,构建通道自适应阈值模块(CW)-MST++,以MST++、分层回归网络(HRNet)、基于卷积的RGB图像高光谱恢复网络(HSCNN+)为对照,以平均相对绝对值误差(MRAE)、均方根误差(RMSE)比较重建模型性能。采用4种重建网络的高光谱数据建立支持向量机(SVM)模型,以平均精度(ACC)、平均召回率(Recall)和F1分数评价检测模型性能。结果表明,与MST++、HRNet及HSCNN+网络相比,CW-MST++重建的高光谱图像误差最小(验证集MRAE=0.0175、RMSE=0.0076),网络参数量及网络浮点运算数较低(Params为1.77 M、Flops为20.80 G);其重建的高光谱数据建立的SVM模型预测效果最佳(测试集ACC=94.52%、Recall=94.24%、F1分数=94.14%)。与原始高光谱数据相比,CW-MST++重建高光谱数据ACC、Recall、F1分数分别仅相差2.06%、2.54%、2.52%,实现了酿酒高粱的快速准确检测。 展开更多
关键词 高粱 重建光谱 深度学习 高光谱图像 品种检测
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电荷耦合频响多光谱反演网络的煤矸石检测方法
8
作者 赵栓峰 王力 +1 位作者 李小雨 邢志中 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第1期117-128,共12页
煤矸石作为煤炭开采的副产品,其处理与监测对环境保护和资源利用具有重要意义。传统的煤矸石检测方法存在效率低下、资源消耗大等问题。为解决这些问题,提出一种基于电荷耦合频响多光谱反演网络的煤矸石检测方法。该方法利用无人机搭载... 煤矸石作为煤炭开采的副产品,其处理与监测对环境保护和资源利用具有重要意义。传统的煤矸石检测方法存在效率低下、资源消耗大等问题。为解决这些问题,提出一种基于电荷耦合频响多光谱反演网络的煤矸石检测方法。该方法利用无人机搭载高分辨率相机拍摄煤矸堆图像,首先,通过构建光谱重建网络模型MST++,实现对光谱数据的高效重建,弥补了RGB图像在光谱信息上的不足;然后,利用Faster R-CNN模型处理重建后的光谱数据;最后,对矸石堆中的煤炭含量进行预测。结果表明:与原始RGB数据集相比,多光谱重建后的煤矸石与煤炭图像的检测准确率显著提升至91.2%,将真实含碳量与预测结果进行比对,两者误差控制在5%以内,为煤炭资源的回收利用提供了科学依据。该方法充分利用了无人机遥感技术与深度学习算法的优势,通过光谱重建与目标检测的有机结合,实现了煤矸石的精准识别与定量分析,为煤矸石的高效处理与资源化利用提供了新的技术路径,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 光谱重建 多光谱图像 卷积神经网络 目标检测 煤矸石
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基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法 被引量：2
9
作者 李殷娜 李正强 +7 位作者 郑杨 侯伟真 徐文斌 马䶮 樊程 葛邦宇 姚前 史正 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期563-570,共8页
在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表... 在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University,JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5~5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0~5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、3.75、3.96和4.05μm)的全球月均地表反射率/发射率产品,可计算每个像元对应的权重系数向量,从而进行任意波段的光谱重建,得到全球范围内陆地5 km×5 km分辨率的月均地表反射率重建结果。同时为综合评价该光谱重建方法,从光谱数据集中提取MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、3.75、3.96和4.05μm)的子数据集,计算对应的权重系数向量,进行2.0~5.0μm光谱范围内的全波段的反射率光谱重建。重建结果对应的平均绝对误差优于0.01,平均相对误差优于10%,在只有MODIS卫星4个波段数据可用的低秩病态的情况下,可较好地满足光谱重建的精度要求。并且为满足重建结果可视化需求,基于网络地理信息系统(WebGIS)技术,利用Cesium框架,采用浏览器/服务器架构,搭建了二三维一体化可视化系统,将卫星底图、地形数据与光谱重建结果等集成展示,从而进行直观的多因素分析,为卫星产品的展示与验证提供支撑。 展开更多
关键词 高光谱 非负矩阵分解 地表反射率 光谱重建 MODIS WEBGIS
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基于改进K均值聚类的光谱重建训练样本选择研究 被引量：1
10
作者 刘振 刘莉 +2 位作者 樊硕 赵安然 刘思鲁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期29-35,共7页
光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,... 光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,进而影响光谱重建的精度。基于此,提出了一种改进K均值聚类的训练样本选择方法。首先,将训练样本集的几何中心作为聚类中心的初始值;其次,基于高斯函数构建样本空间分布概率密度函数,并以欧几里德(欧式)距离作为其他聚类中心的度量依据;最后,在训练样本集中,基于簇内平方差度量光谱反射率样本间的相似度,将每个聚类子集中与中心距离最近的样本作为训练样本。为验证该方法的有效性,通过主成分分析法进行光谱重建。实验结果表明,所提的方法相较于传统的方法,光谱重建精度有一定的提高,重建光谱的平均均方根误差小于4%, CIE DE2000色差小于3.756 7。提出的改进的K均值聚类的训练样本选择方法,能够一定程度上提高了光谱重建精度,基本满足复制再现图像的要求。 展开更多
关键词 光谱重建 训练样本 聚类算法 改进K均值聚类
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基于NSGA-Ⅱ算法选择光谱反射率重建样本的研究
11
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
12
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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基于宽带多通道的光谱反射率重建方法研究 被引量：20
13
作者 刘振 万晓霞 +2 位作者 黄新国 刘强 李婵 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1076-1081,共6页
复制的多光谱数据获取要求图像数据具有设备无关、场景无关特性,能够真实客观表征物体颜色信息。针对获取系统扰动、噪声误差以及光谱重建中训练样本典型代表性与相关性要求,提出了基于正交回归的光谱重建算法,并通过子空间跟踪的训练... 复制的多光谱数据获取要求图像数据具有设备无关、场景无关特性,能够真实客观表征物体颜色信息。针对获取系统扰动、噪声误差以及光谱重建中训练样本典型代表性与相关性要求,提出了基于正交回归的光谱重建算法,并通过子空间跟踪的训练样本选择算法,选择重建样本与训练样本集中相关性与代表性最好的样本参与光谱重建。实验通过改造后的仙娜宽带多通道成像系统进行验证,数据表明本文提出的方法,所选训练样本能较好的表征样本空间并具有较好的正交性,在宽带多光谱成像方面,重建光谱平均色度误差为3.6,其光谱精度与色度精度较其他方法具有明显提高。 展开更多
关键词 子空间追踪 训练样本 光谱重建
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基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究 被引量：12
14
作者 李婵 万晓霞 +2 位作者 刘强 梁金星 李俊锋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1400-1405,共6页
训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样... 训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样本相机响应值相似的样本,并去掉其中的重复样本;然后进行主成分分析;设定阈值筛选各主成分系数较大的样本作为训练样本,最后得到与主成分个数相同的训练样本子集。为验证该方法的有效性,通过在镜头前加载宽带滤色片搭建多通道图像获取系统采集多通道图像信息,将得到的各样本子集用作训练样本,利用伪逆法重建光谱信息,最后将重建的光谱精度与常用的训练样本及训练样本选择方法得到的重建光谱精度进行比较。实验结果表明:提出的方法显著提高了光谱重建的色度精度和光谱精度,优于常用的样本选择方法,能较大程度满足高精度颜色复制要求。 展开更多
关键词 训练样本选择 主成分分析 光谱重建 多通道图像采集
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光谱重建与光谱真实性检验中地物光谱的作用 被引量：6
15
作者 甘甫平 张宗贵 +3 位作者 王润生 杨凯 刘圣伟 闫柏琨 《国土资源遥感》 CSCD 2005年第1期12-16,共5页
将地物光谱与高光谱重建、影像光谱真实性检验相结合,重点阐述地物光谱在高光谱数据预处理中的主要作用。以新疆东天山航空HyMap数据为例,在光谱重建过程中导入数据区特征地物(白云母和高岭石)光谱,以对利用大气模型校正的视反射率影像... 将地物光谱与高光谱重建、影像光谱真实性检验相结合,重点阐述地物光谱在高光谱数据预处理中的主要作用。以新疆东天山航空HyMap数据为例,在光谱重建过程中导入数据区特征地物(白云母和高岭石)光谱,以对利用大气模型校正的视反射率影像光谱进行平滑、去"伪"或增强处理。进一步利用2种矿物的特征光谱评价重建光谱的真实性,从数据源头确保高光谱遥感数据光谱特性的准确与可靠。 展开更多
关键词 高光谱 光谱重建 光谱真实性检验 HYMAP
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基于模型的钨靶X射线球管光谱重建 被引量：6
16
作者 杨莹 牟轩沁 +3 位作者 余厚军 陈希 张砚博 汤少杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2285-2291,共7页
X射线光谱信息是进行X射线曝光剂量控制、X射线成像质量评估、X射线双能量成像等必不可少的,为此本文提出一种基于模型的钨靶X射线球管光谱重建方法.该方法首先建立一个具有物理意义的7参数球管光谱模型,再通过测量的光谱衰减数据求解... X射线光谱信息是进行X射线曝光剂量控制、X射线成像质量评估、X射线双能量成像等必不可少的,为此本文提出一种基于模型的钨靶X射线球管光谱重建方法.该方法首先建立一个具有物理意义的7参数球管光谱模型,再通过测量的光谱衰减数据求解模型参数进而重建光谱.实验中,对若干球管电压分别选择不同厚度的铝板和铜板作为衰减器测量衰减数据,结合模型由衰减数据重建光谱.实验表明,该方法可利用较少的衰减数据重建包含特征辐射的球管光谱,算法简单易行.与原始光谱获得的衰减数据相比,重建光谱获得的衰减数据误差低于0.3%;与修正的手册光谱相比,重建光谱误差低于5%. 展开更多
关键词 X射线球管光谱模型 光谱重建 衰减数据
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一种从衰减数据重建X射线球管光谱的方法 被引量：4
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作者 陈希 牟轩沁 杨莹 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1056-1059,1068,共5页
为了获得完整的球管光谱信息以实现X射线的曝光剂量控制和成像质量评估,提出了一个基于模型的光谱重建方法.根据不同厚度的衰减数据,用非线性最小二乘法估计出模型参数值,重建出应用于乳腺X射线检查的球管光谱.相对于传统的光谱重建方法... 为了获得完整的球管光谱信息以实现X射线的曝光剂量控制和成像质量评估,提出了一个基于模型的光谱重建方法.根据不同厚度的衰减数据,用非线性最小二乘法估计出模型参数值,重建出应用于乳腺X射线检查的球管光谱.相对于传统的光谱重建方法,该方法采用模型约束,有效地遏制了衰减数据中测量噪声的影响,重建的光谱具有较高的精度.实验表明,当衰减数据含有标准差为1%的泊松噪声时,钨靶在35 kV和45 kV球管电压下,重建光谱的误差分别为4.03%和2.92%;钼靶在20 kV和30 kV电压下,误差分别为6.68%和8.41%. 展开更多
关键词 乳腺X射线 光谱模型 光谱重建 衰减数据
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基于辐射传输模型的Hyperion光谱重建应用评价 被引量：4
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作者 张川 刘少峰 +1 位作者 刘衍宏 裴晓寅 《国土资源遥感》 CSCD 2010年第2期30-34,共5页
光谱重建是高光谱数据定量分析的前提,大气校正是光谱重建的关键环节。对于缺少地面同步测量的高光谱数据,大气辐射传输模型是最可行的大气校正方法。应用当前流行的大气辐射传输模型MODTRAN 4.0和6S,分别对试验区EO-1 Hyperion高光谱... 光谱重建是高光谱数据定量分析的前提,大气校正是光谱重建的关键环节。对于缺少地面同步测量的高光谱数据,大气辐射传输模型是最可行的大气校正方法。应用当前流行的大气辐射传输模型MODTRAN 4.0和6S,分别对试验区EO-1 Hyperion高光谱数据进行大气校正和光谱重建。通过对植被、粘土矿及水体3类地物光谱重建结果的对比分析,并利用统计方法计算光谱重建精度,评价大气辐射传输模型校正的效果和模型的适用性。最后,通过FLAASH模型的试验体现了高光谱数据大气校正集成化处理的优越性。 展开更多
关键词 高光谱 光谱重建 大气校正 辐射传输模型 MODTRAN4.0 6S模型
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基于光谱重建优化的无人机高光谱影像估算牧草生物量 被引量：9
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作者 康孝岩 张爱武 庞海洋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期250-256,共7页
准确及时地预测牧草的地上生物量AGB(above ground biomass)是实现牧草生长监测和合理放牧的前提。无人机高光谱遥感可快速获取高空间、光谱和辐射分辨率的遥感影像,已被广泛应用于精准农业和高通量植物表型等领域。为探究无人机高光谱... 准确及时地预测牧草的地上生物量AGB(above ground biomass)是实现牧草生长监测和合理放牧的前提。无人机高光谱遥感可快速获取高空间、光谱和辐射分辨率的遥感影像,已被广泛应用于精准农业和高通量植物表型等领域。为探究无人机高光谱影像(unmanned aerial vehicle hyper-spectral image,UAV-HSI)对草原牧草AGB预测的适用性,获取了青海省典型草场样区的UAV-HSI、样方牧草AGB和相关辅助数据。然而,UAV-HSI具有较大的数据量级,不便于被广泛采集、存储和传输,也会显著影响数据处理的效率,严重制约其被有效利用。着眼于此,提出一种兼顾数据简化和光谱保真的牧草冠层光谱重建优化方法,以期在有效降低数据量的同时,保证牧草AGB的预测精度。首先,利用残差量化方法对UAV-HSI进行特征参量化处理,获得低数据量级的多阶二值立方体(Hi)及系数矩阵(βi),并以此替代原始数据进行存储和传输;其次,利用Hi和βi进行光谱重建,得到初构光谱PRS(preliminarily reconstructed spectra);最后,运用Savitzky-Golay滤波对PRS进行优化,即为OPRS(optimized PRS)。以样区牧草光谱为例,对OPRS的光谱保真性,即OPRS与原始光谱之间的相关系数、光谱角和光谱矢量距离进行分析,结果表明,在3种保真性指标上,OPRS均明显优于同阶的PRS。进而,分析了牧草AGB与光谱变量之间的相关性,结果表明,与原始光谱和PRS相比,OPRS各波段对牧草AGB的预测能力相对较高且最为稳定。而后,利用偏最小二乘法回归构建了牧草AGB的反演模型,结果表明,在原始光谱、1~4阶PRS和1~4阶OPRS等9种光谱中,4阶和3阶OPRS的AGB预测精度分别达到了最优和次优水平,二者的AGB预测相对分析误差RPD(ratio of performance to deviation)分别为2.31和2.23,比原始光谱模型的RPD分别高0.26和0.18。在降低1个数量级的情况下,OPRS取得了优于原始光谱的牧草AGB预测性能,说明OPRS兼具数据简化和牧草AGB准确预测性能,为UAV-HSI估算牧草AGB提供了一种新的有效解决方案。 展开更多
关键词 无人机 高光谱遥感 光谱重建 草地植被 地上生物量
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干涉成像光谱仪等波长光谱重建方法研究 被引量：2
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作者 解培月 杨建峰 +4 位作者 薛彬 吕娟 贺应红 李婷 马小龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期848-852,共5页
干涉型成像光谱仪是嫦娥1号(CE-1)卫星的重要设备,用于分析月球表面物质成分含量及其分布,目前所得到的2B级科学数据的光谱分辨率为325cm-1,转化为波长分辨率表示后各谱段不一样,第一个波段为7.6nm,最后一个波段为29nm,这引入两个问题:... 干涉型成像光谱仪是嫦娥1号(CE-1)卫星的重要设备,用于分析月球表面物质成分含量及其分布,目前所得到的2B级科学数据的光谱分辨率为325cm-1,转化为波长分辨率表示后各谱段不一样,第一个波段为7.6nm,最后一个波段为29nm,这引入两个问题:(1)与地面波谱库中用于标定和比对的光谱分辨率描述方式不一致;(2)由于波段窄而进入的信号少,造成短波光谱信噪比差。基于CE-1干涉成像光谱仪光谱重建模型,讨论了波长分辨率与截止函数的关系,提出了一种随波长及波长分辨率变化的可调截止函数,并选取相应Sinc函数进行切趾,实现了波段覆盖范围内任意指定波长分辨率的光谱数据重建。利用该方法对CE-1号在轨0B数据进行处理,得到了29nm等波长高光谱图像,采用光谱信噪、主成分分析和无监督分类等方法对重建结果与同区域2级科学数据进行比对,结果表明:短波波段光谱信噪比提高了4倍,平均提高了2.4倍,基于光谱特征的分类结果一致,数据质量大大改善。EWSR方法的优点有:(1)在保持光谱信息量的情况下,虽然牺牲部分光谱分辨率,但提高短波波段的光谱信噪比;(2)实现了在波段覆盖范围内任意指定波长位置或任意设定波长分辨率的光谱数据重建。 展开更多
关键词 嫦娥一号 干涉成像光谱仪 等波长光谱分辨率 光谱重建 傅里叶变换
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