激光与光电子学进展, 2018, 55 (5): 053004, 网络出版: 2018-09-11   

基于降维正则化多项式的光谱反射率重建方法 下载: 1091次

Spectral Reflectance Reconstruction Based on Dimension Reduction Regularization Polynomials
作者单位
1 西安建筑科技大学管理学院, 陕西 西安 710055
2 西安建筑科技大学信息与控制工程学院, 陕西 西安 710055
图 & 表

图 1. 多光谱相机

Fig. 1. Multispectral camera

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图 2. 滤光片的透射率曲线

Fig. 2. Transmissivity curve of filter

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图 3. 训练样本个数与重建光谱反射率的RMSE平均值之间的关系

Fig. 3. Relationship between training sample number and mean RMSE of reconstructed spectral reflectance

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图 4. 利用L曲线方法得到的正则化参数。(a)训练结果1;(b)训练结果2

Fig. 4. Regularization parameters obtained by L-curve method. (a) Training result 1; (b) training result 2

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图 5. 3种重建方法对20个测试样本的均方根误差

Fig. 5. RMSE of 20 testing samples with three reconstruction methods

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图 6. 3种重建方法的光谱反射率曲线。(a) xISSD=0.022;(b) xISSD=0.121;(c) xISSD=0.351

Fig. 6. Spectral reflectance curves with three reconstruction methods. (a) xISSD=0.022; (b) xISSD=0.121; (c) xISSD=0.351

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图 7. 壁画参考色块及多光谱图像。 (a)壁画参考色块标记;(b) 11个通道的多光谱图像

Fig. 7. Mural referential color patches and multispectral images. (a) Markings of mural referential color patches; (b) multispectral images with 11 channels

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图 8. 不同重建方法得到的壁画参考色块的CIELAB色度分布空间

Fig. 8. CIELAB chromaticity distribution space of mural referential color patches obtained by different reconstruction methods

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图 9. 壁画中6个参考色块的重建光谱曲线与实际光谱曲线。(a)色块1;(b)色块2;(c)色块3;(d)色块4;(e)色块5;(f)色块6

Fig. 9. Reconstructed and measured spectral reflectance curves of six referential color patches of mural. (a) Color patch 1; (b) color patch 2; (c) color patch 3; (d) color patch 4; (e) color patch 5; (f) color patch 6

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表 1不同主成分个数时的累积贡献率、色差和均方根误差

Table1. CVC, color difference, and RMSE with different principal component numbers

kCVC /%Mean ΔEMean RMSE
598.870.7170.082
699.950.4300.058
799.890.4240.042
899.990.2630.033

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表 2不同多项式项数时的色差和均方根误差

Table2. Color difference and RMSE with different polynomial term numbers

nMean ΔEMean RMSE
60.4820.032
90.3830.023
120.3610.020
140.3450.020
180.3410.019

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表 3PCA、PRE和DRRP方法的光谱反射率重建精度

Table3. Spectral reflectance reconstruction accuracies of PCA, PRE and DRRP methods

MethodRMSEGFC /%ISSDΔE
MeanMinimumMaximumMeanMinimumMaximumMeanMinimumMaximumMeanMinimumMaximum
PCA0.0580.0120.10698.2093.5399.630.1460.0640.6370.4300.1720.931
PRE0.0200.0110.04298.1792.5399.740.1600.0210.5560.3610.0640.766
DRRP0.0180.0070.03299.5198.8199.960.1060.0110.3590.2830.0600.412

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表 4壁画中6个参考色块的光谱反射率重建精度

Table4. Spectral reflectance reconstruction accuracies of six referential color patches of mural

Number of referentialcolor patchesDRRP methodPRE methodPCA method
RMSEGFC /%ISSDRMSEGFC /%ISSDRMSEGFC /%ISSD
10.012399.630.09310.014598.430.14290.056297.780.1325
20.011299.210.15680.017898.150.20470.059397.010.1930
30.031799.180.16130.034798.070.21630.071296.810.2013
40.019499.420.12360.023998.210.17450.067497.230.1701
50.037699.090.17020.046298.820.22130.082097.860.2113
60.011599.780.10720.017798.650.15860.048998.010.1489
Mean0.020699.390.13530.025898.390.18640.067597.450.1761

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王可, 王慧琴, 龙艳群, 王伟超, 赵丽娟, 杨蕾. 基于降维正则化多项式的光谱反射率重建方法[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(5): 053004. Ke Wang, Huiqin Wang, Yanqun Long, Weichao Wang, Lijuan Zhao, Lei Yang. Spectral Reflectance Reconstruction Based on Dimension Reduction Regularization Polynomials[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(5): 053004.

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