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摘要:
多光谱成像技术通过增加颜色通道的维数,克服了传统颜色复制方式在同色异谱方面的缺陷,成功的实现了基于光谱的颜色复制.然而,由于其颜色信息维数较高,此方法在提高色度精度的同时引入了较大的计算及存储压力.为此,最常用的方法就是通过特定的光谱分组度量对光谱数据进行分组,并利用每组光谱数据集中的主成分向量来对各个光谱曲线进行线性表示,从而实现数据的降维处理.本研究提出了一种全新的,基于主波长分组及BP神经网络寻址的光谱空间表示方法,并通过对具体光谱颜色数据集的向量表示,证明此方法在光谱颜色表达的方面的准确性.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的多光谱空间表示方法研究
来源期刊 信息记录材料 学科 工学
关键词 颜色分组 颜色表示 BP神经网络
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 研究与开发
研究方向 页码范围 19-23,38
页数 分类号 TS801.3
字数 220字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-5624.2011.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘强 武汉大学印刷与包装系 88 547 13.0 20.0
2 滕冲 武汉大学印刷与包装系 7 28 1.0 5.0
3 陈萍莉 武汉大学印刷与包装系 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
颜色分组
颜色表示
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息记录材料
月刊
1009-5624
13-1295/TQ
大16开
河北省保定市乐凯南大街6号
18-185
1978
chi
出版文献量(篇)
9919
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46
总被引数(次)
13955
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