作者单位
摘要
云南师范大学 物理与电子信息学院,云南 昆明 650000
针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题,提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法。首先对颜色进行聚类并确定聚类个数,后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建。对于实验结果,使用ΔE00、均方根误差(RMSE)以及适应度系数等标准进行评价,同时与主成分分析算法进行对比。从实验分析可得出,在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好,这时的平均CIE2000的色差为0.836,平均RMSE为0.0149,平均适应度系数为99.82%,并且,在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理。实验证明,颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建。
聚类分析 光谱反射率重建 BP神经网络 颜色 cluster analysis spectral reflectance reconstruction BP neural network color 
光学仪器
2022, 44(3): 68

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