【技术实现步骤摘要】
光谱重建模型的建立方法、系统、存储介质以及电子设备
本专利技术涉及颜色测量
，具体涉及一种光谱重建模型的建立方法、系统、存储介质以及电子设备。
技术介绍
颜色的光谱数据被称为颜色“指纹”，具有唯一性，通过光谱复制的色彩在视觉宽容度之内以及在大部分照明条件之下都是恒定不变的，这就保证了复制的色彩在多种照明和观察条件下都能够精确呈现。光谱反射率是指物体反射光通量与入射光通量的比值，是物体本身对光源做选择性吸收后反射剩余的色光，它不受外界因素的影响，根据光谱反射率可以预知在不同光源下的物体呈色特性。在印刷颜色检测、印刷质量管控、织物印刷、艺术品复制等领域通常利用颜色色块的光谱反射率来进一步获得颜色色块的色度值、明度值、饱和度、实地密度值、网点面积率、网点扩大等质量控制参数，接下来再利用前述的质量控制参数来控制生产过程中的产品质量。现有技术中，通常利用主成分分析方法(PCA)、维纳法(Wiener)以及R矩阵法等方法建立测量光谱反射率的测试模型，利用现有的方法建立的测试模型准确率较低，直接导致了对待测试色块的光谱反射率进行测量时存在很大误差，即不能准确的重建光谱，最...
【技术保护点】
1.一种光谱重建模型的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括如下步骤：获取用于标准印刷测试的图像，所述图像包括多个标准色块；提取每个所述标准色块的RGB值；检测每个所述标准色块对应的光谱反射率；将每个所述RGB值以及对应的所述光谱反射率进行组合，以得到组合数据集；利用训练集数据对最小二乘支持向量回归模型进行训练，所述训练集数据为组合数据集中的部分组合数据，所述最小二乘支持向量回归模型用于预测待检测对象的光谱反射率；利用所述训练集数据和/或测试集数据对训练后的所述最小二乘支持向量回归模型进行测试，所述测试集数据为所述组合数据集中与所述训练集数据无交集的组合数据；判断所述测试的...
【技术特征摘要】
1.一种光谱重建模型的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括如下步骤：获取用于标准印刷测试的图像，所述图像包括多个标准色块；提取每个所述标准色块的RGB值；检测每个所述标准色块对应的光谱反射率；将每个所述RGB值以及对应的所述光谱反射率进行组合，以得到组合数据集；利用训练集数据对最小二乘支持向量回归模型进行训练，所述训练集数据为组合数据集中的部分组合数据，所述最小二乘支持向量回归模型用于预测待检测对象的光谱反射率；利用所述训练集数据和/或测试集数据对训练后的所述最小二乘支持向量回归模型进行测试，所述测试集数据为所述组合数据集中与所述训练集数据无交集的组合数据；判断所述测试的结果是否符合预设条件；若判断结果为是，则将所述最小二乘支持向量回归模型确定为所述光谱重建模型。2.如权利要求1所述的光谱重建模型的建立方法，其特征在于，所述最小二乘支持向量回归模型包括径向基核函数；所述利用训练集数据对所述最小二乘支持向量回归模型进行训练的步骤包括：以所述RGB值为所述最小二乘支持向量回归模型的输入，并且以所述光谱反射率为所述最小二乘支持向量回归模型的输出，对所述组合数据集进行交叉验证，以确定所述最小二乘支持向量回归模型的训练用参数，所述训练用参数包括所述径向基核函数的最小方差以及所述最小方差对应的惩罚因子；将所述训练用参数输入所述最小二乘支持向量回归模型，以得到待训练模型；利用所述训练集数据对所述待训练模型进行训练。3.如权利要求1所述的光谱重建模型的建立方法，其特征在于，所述将每个所述RGB值与对应的所述光谱反射率进行组合，以得到组合数据集的步骤包括：将所述RGB值进行归一化处理，以得到归一化RGB值；将每个所述归一化RGB值与对应的所述光谱反射率进行组合，以得到所述组合数据集。4.如权利要求1-3任一项所述的光谱重建模型的建立方法，其特征在于，所述利用所述训练集数据和/或测试集数据对训练后的所述最小二乘支持向量回归模型进行测试的步骤之前还包括：存储所述训练后的所述最小二乘支持向量回归模型。5.一种光谱重建模型的建立系统，其特征在于，所述建立系统包括：图像获取模块，用于获取用于标准印刷测试的图像，所述图像包括多个标准色块；提取模块，用于提取每个所述标准色块的RGB值；检测模块，用于检测每个所述标准色块对应的光谱反射率；组合模块，用于将每个所述RGB值以及对应的所述光谱反射率进行组合，以得到组...
【专利技术属性】
技术研发人员：田东文，宗利永，葛惊寰，肖颖，俞忠华，
申请(专利权)人：上海出版印刷高等专科学校，
类型：发明
国别省市：上海,31
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