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基于偏最小二乘法的高光谱数据降维算法

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摘要

在光谱色彩管理色域映射中,针对查找表建立过程中高维光谱数据计算的一系列问题,提出一种非线性的高光谱降维方法。对同色异谱黑进行偏最小二乘分析,提取潜在成分,获得KMN向量,与Lab组合成六维向量,作为中间连接空间LabKMN,实现高维光谱数据与低维基向量组合之间的相互转换,与LabPQR方法在光谱精度和色度精度两方面进行比较。实验证明,该方法与LabPQR方法相比,平均均方根误差由0.0164降低到0.0139,光谱精度提高了15.24%.色度重建误差由2.9214降低到1.5025,平均色差降低了48.6%.该方法降维后重建精度大幅度提高,能够较好地实现更高精度的描述原始色彩光谱空间。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.013003

作者单位:

    武汉大学印刷与包装系
    武汉大学印刷与包装系
    武汉大学印刷与包装系

引用该论文

杨秋兰,万晓霞,肖根. 基于偏最小二乘法的高光谱数据降维算法[J].激光与光电子学进展,2020,57(01):013003.