不同算法模型对光谱重构精度的影响

• 作者: 何颂华 刘传杰 李玉梅 陈桥 陈浩杰
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 协方差对角化 图像光谱信息 光谱重构
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 图文信息技术
• 页码范围: 168-173
• 页数: 6页
• 分类号: TS801.3|O432.3
• 语种: 中文

摘要

目的 研究光谱颜色复制中原稿图像的光谱信息,并对目标色的光谱反射率进行重构,探究影响重构光谱精度的因素.方法 通过选取Munsell Color Matt(1269色块)和Color Checker Classic(24色块)2种色卡作为光谱反射率数据样本,建立不同的主成分分析线性重构模型,选取不同的基向量个数分别重构光谱,并对其精度进行评价,取Classic色卡模拟多光谱图像中重建光谱反射率的目标色,研究比较光谱重构模型和基向量数目对重构精度的影响.结果 实验表明,降维模型1最终恢复的数据在RMSE,GFC和色差上均优于模型2,随着基向量数目的增加,2种降维模型差距在减小,当基向量数目达到13以后,2种模型基本没差异.结论 文中提到光谱重建模型1和7个基向量是重构光谱图像的最佳方案.