本文選題：光譜重建　切入點：光譜圖像系統(tǒng)　出處：《華東交通大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：自然界中的顏色豐富多彩,隨著人們對顏色的認識越來越深,顏色的復制也顯的越發(fā)重要。而對于傳統(tǒng)的顏色復制來說,可能會由于同色異譜色的存在而使得不同的原顏色通過復制過程而得到同一個顏色。而光譜反射率作為物體表面顏色的屬性具有唯一性,即不同顏色的光譜反射率是不同的。傳統(tǒng)的光譜反射率測量方法即是采用分光光度計測量,然而分光光度計一次可測量范圍很小,并且只能對平面進行測量,使得我們只能尋求其他方法來測量物體表面的光譜反射率。近年來,通過CCD數(shù)碼相機和濾光片組結(jié)合組成的多光譜圖像系統(tǒng)來測量光譜反射率已成為研究的重點。本文通過復合偏最小二乘法重建光譜反射率,將預測色塊與訓練集色塊距離進行比較,對于不同距離的色塊采用多主成分數(shù)偏最小二乘法和普通偏最小二乘法進行不同的運算,最終得到反射率預測結(jié)果,并且與普通偏最小二乘法(PLS)作比較。實驗結(jié)果顯示,復合偏最小二乘法的重建結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)偏最小二乘法。對于多光譜圖像系統(tǒng)來說,濾光片數(shù)量不同會得到不同通道數(shù)的多光譜圖像。但是對于多光譜圖像系統(tǒng)的濾光片數(shù)量,現(xiàn)在還沒有統(tǒng)一的規(guī)定,并且濾光片數(shù)量對于光譜反射率重建精度的影響也不得而知。鑒于此,我們在本文中采用不同數(shù)量的濾光片結(jié)合CCD相機組成不同的多光譜圖像系統(tǒng)。并采用偏最小二乘法和基向量法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法重建光譜反射率。通過實驗結(jié)果可知,對于偏最小二乘法和基向量結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法來說,濾光片數(shù)量的增加,光譜反射率的重建結(jié)果精度越高。
[Abstract]:Color is rich and colorful in nature. As people know more and more about color, color reproduction becomes more and more important. And for traditional color reproduction, It is possible that different primary colors can be obtained by copying the same color because of the existence of the same color and heterospectral color. The spectral reflectivity is unique as the attribute of the color on the surface of the object. That is, the spectral reflectivity of different colors is different. The traditional method of spectral reflectance measurement is to use a spectrophotometer, but the spectrophotometer can be measured in a very small range, and can only be measured on a plane. So that we can only find other ways to measure the spectral reflectivity of the surface of an object. The measurement of spectral reflectivity by a multispectral image system composed of CCD digital camera and filter set has become the focus of research. In this paper, the spectral reflectivity is reconstructed by compound partial least square method. The distance between the predicted color block and the training set color block is compared. The multiple principal fractional partial least square method and the ordinary partial least square method are used to calculate the distance of the different distance color blocks, and the reflectivity prediction results are obtained. The experimental results show that the composite partial least squares method is better than the traditional partial least squares method. The number of filters varies with the number of channels. However, there is no uniform regulation on the number of filters in a multispectral image system. And the effect of the number of filters on the accuracy of spectral reflectivity reconstruction is unknown. In this paper, we use different number of filters combined with CCD camera to compose different multispectral image systems, and use partial least square method and basis vector method combined with neural network to reconstruct spectral reflectivity. For the partial least square method and the basis vector combined neural network method, the higher the precision of spectral reflectivity reconstruction is with the increase of the number of filters.
【學位授予單位】：華東交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1641848