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光谱学与光谱分析期刊
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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
基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究
作者:
万晓霞
刘强
李俊锋
李婵
梁金星
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
训练样本选择
主成分分析
光谱重建
多通道图像采集
摘要:
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。
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雷达行为
C-均值算法
主成分分析
聚类识别
内容分析
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相关学者/机构
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文献信息
篇名
基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
物理学
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
年,卷(期)
2016,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1400-1404,1405
页数
6页
分类号
O433
字数
4290字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2016)05-1400-06
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
万晓霞
武汉大学印刷与包装系
76
386
11.0
15.0
3
梁金星
武汉大学印刷与包装系
23
94
6.0
7.0
4
李婵
武汉大学印刷与包装系
10
60
5.0
7.0
5
李俊锋
武汉大学印刷与包装系
8
35
4.0
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
训练样本选择
主成分分析
光谱重建
多通道图像采集
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
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
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