基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目的 研究彩色图像光谱重建算法,解决彩色图像的RGB等色度参数在表征图像颜色信息时的局限性.方法 采用维纳估计算法并结合多项式模型,对l 269个Munsell实验数据进行测试.结果 光谱重建仿真实验中,对Munsell实验数据按照不同训练和检验样本来选取,当数码相机RGB信号扩展项数为10时,均方根误差为0.024 4,优于扩展项为3和7时的精度,可见扩展项数对光谱重建精度有直接影响.结论 结合多项式模型的维纳估计算法在进行彩色图像光谱反射比重建的研究中,扩展项的增加可以有效地改善光谱重建效果.
推荐文章
基于HSV的改进彩色图像光流场估计算法
光流
彩色图像
运动估计
计算机视觉
基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法
高光谱图像解混
人工神经网络
端元估计
差分搜索算法
一种维纳滤波图像复原算法的 k值快速估计
图像复原
维纳滤波
k值估计
循环算法
基于图像梯度信息的彩色图像去噪算法
图像去噪
图像梯度
同龄组
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于维纳估计的彩色图像光谱重建算法
来源期刊 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 彩色图像 维纳估计 多项式模型 光谱反射比 光谱重建
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 175-180
页数 6页 分类号 TP334.2
字数 语种 中文
DOI 10.11717/j.issn:2095-1922.2014.01.28
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 靖新 29 94 6.0 8.0
2 郑莉 9 12 2.0 3.0
3 岳田鑫 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (87)
共引文献  (47)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2006(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2007(15)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(11)
2008(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2009(17)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(12)
2010(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2011(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
彩色图像
维纳估计
多项式模型
光谱反射比
光谱重建
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
沈阳建筑大学学报(自然科学版)
双月刊
2095-1922
21-1578/TU
大16开
沈阳市浑南新区浑南东路9号
8-44
1979
chi
出版文献量(篇)
3683
总下载数(次)
5
总被引数(次)
32666
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导