基于加权测量矩阵的光谱重构方法技术

本发明专利技术提供了一种基于加权测量矩阵的光谱重构方法，包括以下步骤：步骤一，获取训练样本和检验样本的光谱值；步骤二，获取训练样本和检验样本的相机响应值；步骤三，用伪逆法、维纳估计法、主成分分析法分别重构检验样本的光谱值，并获得相应的测量矩阵；步骤四，分别计算伪逆法、维纳估计法以及主成分分析法重构后的光谱值与检验样本的光谱值之间的色差；步骤五，将伪逆法、维纳估计法以及主成分分析法重构后的光谱值分别加权重并相加得到新光谱值；步骤六，计算新的光谱值与检验样本的光谱值的色差；步骤七，将步骤六色差最小时对应的权重分别加到对应的测量矩阵中并相加得到测量矩阵M；步骤八，用测量矩阵M进行光谱值重构。

Spectral reconstruction method based on weighted measurement matrix

The present invention provides a method for measuring the spectral reconstruction based on weighted matrix, which comprises the following steps: A, spectral acquisition of training sample and test sample value; step two, the response value of obtaining training samples and testing samples of the camera; step three, the pseudo inverse method, Wiener estimation spectrometer method, principal component analysis the test samples are used to reconstruct value, and obtain the corresponding measurement matrix; step four, pseudo inverse method, principal component analysis method and spectral method the reconstructed value and the color difference between the test sample spectra value Wiener estimation were calculated; step five, the pseudo inverse method, Wiener estimation method and the principal component analysis method of spectral reconstruction the values were weighted and added to obtain a new spectrum value; step six, calculate the new spectral value difference and sample spectra value; step seven, step six color corresponding to the minimum The weights are added to the corresponding measurement matrix and added to obtain the measurement matrix M; step eight uses the measurement matrix M to reconstruct the spectral values.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光谱重构的方法，具体涉及一种基于加权测量矩阵的光谱重构方法，属于光电领域。
技术介绍
光谱反射率是物体的固有属性，作为一种能最全面最准确地描述物体表面颜色信息的方式，已被广泛应用到各行各业中，不同物体的光谱反射率不同，用物体表面的光谱反射率来表示物体的颜色可减少如同色异谱问题。物理光谱反射率的重构具有重要意义，在印刷、艺术品复制、纺织、电子商务甚至医学方面都有广泛的应用。光谱反射率的重构方法很多，如伪逆法、维纳估计法、主成分分析法、神经网络、独立元分析法、R矩阵法等。但是，仅采用一种方法重构光谱反射率重构精度不高，色差较大。
技术实现思路
本专利技术是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种重构精度高、色差小的基于加权测量矩阵的光谱重构方法。本专利技术提供了一种基于加权测量矩阵的光谱重构方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤一，获取训练样本和检验样本的光谱值；步骤二，获取训练样本和检验样本的相机响应值；步骤三，用伪逆法重构检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得伪逆法的测量矩阵M1，用维纳估计法重构检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得维纳估计法的测量矩阵M2，用主成分分析法重构检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得主成分分析法的测量矩阵M3；步骤四，分别计算伪逆法重构后的光谱值维纳估计法重构后的光谱值以及主成分分析法重构后的光谱值与检验样本的光谱值之间的CIE1976色差ΔEab1；步骤五，将伪逆法重构后的光谱值加权重w1，维纳估计法重构后的光谱值加权重w2，主成分分析法重构后的光谱值加权重w3，分别得到三个加权后的光谱值，将该三个加权后的光谱值相加求和得到新的光谱值步骤六，计算新的光谱值与检验样本的光谱值之间的CIE1976色差ΔEab2；步骤七，将CIE1976色差ΔEab2最小时对应的权重w1、w2、w3分别加到伪逆法、维纳估计法、主成分分析法所对应的测量矩阵M1、M2、M3中，得到三个对应的值，三个对应的值的和即为测量矩阵M；步骤八，用测量矩阵M进行光谱值重构。在本专利技术提供的基于加权测量矩阵的光谱重构方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤二中，相机响应值是由光谱值乘以光源的光谱分布函数、人眼三刺激值和滤光片的透射率仿真得到的。在本专利技术提供的基于加权测量矩阵的光谱重构方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤三中，伪逆法重构检验样本光谱值的过程为：设重构后的光谱值为光谱值与相机响应值之间的测量矩阵为M1，则根据公式重构检验样本的光谱值，伪逆法的测量矩阵M1表示为：M1＝RV+＝RVT(VVT)-1，这里，R表示训练样本的光谱值，V表示相机响应值，V+表示V的伪逆，T表示转置。在本专利技术提供的基于加权测量矩阵的光谱重构方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤三中，维纳估计法重构光谱值的过程是用于使维纳估计法重构的光谱值和检验样品的光谱值差值达到最小，即：这里，E表示数学期望，D表示检验样品的光谱值与维纳估计法重构的光谱值之间的差值，R表示检验样品的光谱值，表示维纳估计法重构的光谱值。在本专利技术提供的基于加权测量矩阵的光谱重构方法中，还可以具有这样的特征：其中，维纳估计法重构的光谱值和检验样品的光谱值差值达到最小的过程为求取M2：M2＝KrWT(WKrWT+Kn)-1，这里，Kr是检验样品的光谱值R的自相关矩阵，W为光谱响应度矩阵，Kn为噪声协方差矩阵，T为转置。专利技术的作用与效果根据本专利技术所涉及的基于加权测量矩阵的光谱重构方法，通过采用伪逆法、维纳估计法以及主成分分析法重构检验样本的光谱值，并获得这三种方法的测量矩阵，再通过最小色差反推权重加到测量矩阵后再进行光谱反射率重构，所以，本专利技术的光谱重构方法重构精度更高，色差小。附图说明图1是本专利技术实施例中基于加权测量矩阵的光谱重构方法的示意图；以及图2是本专利技术实施例中重构的RC24个色卡中第10号色块光谱反射率曲线图。具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图对本专利技术的基于加权测量矩阵的光谱重构方法作具体阐述。图1是本专利技术实施例中基于加权测量矩阵的光谱重构方法的示意图。如图1所示，通过加权测量矩阵重构光谱反射率包括以下步骤：步骤一S1，获取训练样本和检验样本的光谱值，即、用爱色丽分光光度仪(XriteEye-OnePro)测量训练样本和检验样本的光谱值，将测量得到的训练样本和检验样本的光谱值保存为Excel格式，在本实施例中，训练样本和检验样本皆选用麦克贝斯(GretagMacbech)公司的彩色格子色图(Color-CheckerColorRenditionChart以下简称RC)的24个色卡。步骤二S2，通过仿真获取训练样本和检验样本的相机响应值，即将步骤一中获得的RC24色卡的光谱值乘光源的光谱分布函数、人眼三刺激值以及滤光片的透射率仿真得到相机响应值V。步骤三S3，用伪逆法重构检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得伪逆法的测量矩阵M1，伪逆法重构检验样本的光谱值具体过程如下：设重构后的光谱值为光谱值与相机响应值之间的测量矩阵为M1，则根据公式重构检验样本的光谱值，伪逆法的测量矩阵M1表示为：M1＝RV+＝RVT(VVT)-1，这里，R表示训练样本的光谱值，V表示相机响应值，V+表示V的伪逆，T表示转置。用维纳估计法重构检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得维纳估计法的测量矩阵M2，维纳估计法重构检验样本的光谱值的具体过程如下：使维纳估计法重构的光谱值和检验样本的光谱值差值达到最小，即：这里，E表示数学期望，D表示检验样品的光谱值与维纳估计法重构的光谱值之间的差值，R表示检验样品的光谱值，表示维纳估计法重构的光谱值，使维纳估计法重构的光谱值和检验样品的光谱值差值达到最小的过程为求取M2：M2＝KrWT(WKrWT+Kn)-1，这里，Kr是检验样本的光谱值R的自相关矩阵，W为光谱响应度矩阵，Kn为噪声协方差矩阵，T为转置。用主成分分析法重构检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得主成分分析法的测量矩阵M3，主成分分析法重构检验样本的光谱值的具体过程如下：n×m维(m表示样本数，n表示光谱维数)光谱反射率样本集r可表示为r＝(r1,r2,r3,…,rm)，可看做是j个彼此正交的n维特征向量ei的线性组合，式中，E＝(e1,e2,e3,…,ej)为提取的特征向量，A＝(a1,a2,a3,…,aj)T为对应的转换系数，减掉均值后的光谱反射率进行主成分分析，其中为光谱反射率均值，根据上式可求得主成分分析法的测量矩阵M3为：步骤四S4，分别计算伪逆法重构后的光谱值维纳估计法重构后的光谱值以及主成分分析法重构后的光谱值与检验样本的光谱值之间的CIE1976(国际照明委员会1976年制定的颜色规范)色差ΔEab。根据CIE1976色差公式分别计算三种方法所重构的光谱反射率与检验样本的光谱反射率间的色差ΔEab，其中，L表示心理计量明度，简称明度指数，ΔL表示重构的光谱反射率转换为Lab值后与实际明度L的差值。a和b代表心理计量色度，简称色度指数，Δa和Δb表示重构的光谱反射率转换为Lab值后与实际色度a和b的差值，在本实施例中，选取重构RC色卡中第10号色块，得到三种方法所计算的色本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于加权测量矩阵的光谱重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取训练样本和检验样本的光谱值；步骤二，获取所述训练样本和所述检验样本的相机响应值；步骤三，用伪逆法重构所述检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得所述伪逆法的测量矩阵M1，用维纳估计法重构所述检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得所述维纳估计法的测量矩阵M2，用主成分分析法重构所述检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得所述主成分分析法的测量矩阵M3；步骤四，分别计算所述伪逆法重构后的所述光谱值所述维纳估计法重构后的所述光谱值以及所述主成分分析法重构后的所述光谱值与所述检验样本的光谱值之间的CIE1976色差ΔEab 1；步骤五，将所述伪逆法重构后的光谱值加权重w1，所述维纳估计法重构后的光谱值加权重w2，所述主成分分析法重构后的光谱值加权重w3，分别得到三个加权后的光谱值，将该三个加权后的光谱值相加求和得到新的光谱值步骤六，计算所述新的光谱值与所述检验样本的光谱值之间的CIE 1976色差ΔEab2；步骤七，将所述CIE 1976色差ΔEab2最小时对应的权重w1、w2、w3分别加到所述伪逆法、所述维纳估计法、所述主成分分析法所对应的测量矩阵M1、M2、M3中，得到三个对应的值，所述三个对应的值的和即为测量矩阵M；步骤八，用所述测量矩阵M进行光谱值重构。...

【技术特征摘要】
1.一种基于加权测量矩阵的光谱重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取训练样本和检验样本的光谱值；步骤二，获取所述训练样本和所述检验样本的相机响应值；步骤三，用伪逆法重构所述检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得所述伪逆法的测量矩阵M1，用维纳估计法重构所述检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得所述维纳估计法的测量矩阵M2，用主成分分析法重构所述检验样本的光谱值得到重构后的光谱值并获得所述主成分分析法的测量矩阵M3；步骤四，分别计算所述伪逆法重构后的所述光谱值所述维纳估计法重构后的所述光谱值以及所述主成分分析法重构后的所述光谱值与所述检验样本的光谱值之间的CIE1976色差ΔEab1；步骤五，将所述伪逆法重构后的光谱值加权重w1，所述维纳估计法重构后的光谱值加权重w2，所述主成分分析法重构后的光谱值加权重w3，分别得到三个加权后的光谱值，将该三个加权后的光谱值相加求和得到新的光谱值步骤六，计算所述新的光谱值与所述检验样本的光谱值之间的CIE1976色差ΔEab2；步骤七，将所述CIE1976色差ΔEab2最小时对应的权重w1、w2、w3分别加到所述伪逆法、所述维纳估计法、所述主成分分析法所对应的测量矩阵M1、M2、M3中，得到三个对应的值，所述三个对应的值的和即为测量矩阵M；步骤八，用所述测量矩阵M进行光谱值重构。2.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李贝，陈智闻，耿润，张雷洪，梁东，康祎，潘子兰，聂鹏，占文杰，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：上海;31