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公开(公告)号：CN105069234A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510496550.1
申请日：2015-08-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统，包括构造综合人眼视觉色度特性和光谱特性的权函数w(λ)，利用构造的权函数w(λ)计算任意光谱样本集S的权函数Siw(λ)，对样本集的权函数Siw(λ)进行均值化处理，得到样本集均值权函数矩阵Wfv，构造用于均值权函数Wfv平滑优化模型及约束目标函数，利用优化目标函数ObjFunc对平滑优化模型进行约束，确定权函数矩阵Wfv最佳平滑优化函数参数n值，利用确定的最佳平滑权函数对光谱样本集S进行加权，最后利用主成分分析方法完成光谱样本集S的降维处理。该方法能保持较高的色度重构精度，且在变换参考光源条件下具有良好的色差稳定性，能够较好地解决光谱的颜色高保真降维问题。
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公开(公告)号：CN104634451A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510073591.X
申请日：2015-02-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种基于多通道成像系统的光谱重建方法及系统，用于根据多通道成像系统采集所得训练样本待选集和待重建样本集的相机响应值进行光谱重建，包括对待重建样本集中每个待重建样本分别从训练样本待选集中选出相机响应值最相似的训练样本，得到初始选择样本集；去掉相同的样本，将所有样本的光谱反射率信息构成矩阵进行PCA分析；计算特征值的累积贡献率，构成主成分系数矩阵；筛选样本得到训练样本子集，对每个待重建样本根据各训练样本子集分别进行光谱重建，从重建结果中按重建误差最小原则选择一个作为待重建样本的最终光谱反射率值。本发明能显著提高重建样本的色度精度和光谱精度，可用于高保真颜色复制，同时本发明实现简便，适于推广应用。
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公开(公告)号：CN104410850A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410819987.X
申请日：2014-12-25
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N9/79
Abstract: 一种彩色数字影像色度校正方法及系统，包括构建典型色彩样本光谱反射率数据集，在源光源条件下计算数据集中各色彩样本色度信息并以主波长及色纯度为依据进行样本分组，求解目的光源条件下每组子集中各样本的色度信息；分别以源及目标光源条件下各分组样本子集色度信息为输入输出端，拟合构建神经网络；针对源光源下任一色度信息，通过分组判别方法确定对应神经网络，并依此预测其对应目标光源下色度信息。本发明可保证彩色影像色度信息在不同光照条件下映射的准确性，且实施方便。
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公开(公告)号：CN104092919A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410333361.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N1/60
Abstract: 用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在目标光源照明条件下的色度信息；计算各模拟光源下各待寻优的色适应变换方法对各样本的色适应变换平均精度；构建BP神经网络对模拟光源的相对光谱功率分布曲线与色适应变换平均精度之间关系进行拟合；对于任意光源，利用各条BP神经网络分别预测相应色适应变换方法对于各样本的色适应变换平均精度，并依此确定最优色适应变换方法。本发明可保证影像色度信息在不同光照条件下映射的准确性，且实施方便。
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公开(公告)号：CN101915617A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010239548.3
申请日：2010-07-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种光栅基彩虹全息图像色度检测评价方法，主要内容为：首先确定衍射光栅的类型以及光学参数，根据光栅类型特点选用滤光片；采用漫射光源，并根据实际需要保留或屏蔽镜面反射光；测定样品的反射光谱，根据被测物体的反射光谱计算出比样与标样的光谱误差和同色异谱指数，以此来评价光栅基彩虹全息图像的色度信息。该方法能够客观反映标样与比样之间的色度信息，并且能够准确反映标样与比样的色度误差，操作方法简单、快速。推广利用该方法可以有效控制光栅基彩虹全息图像色度质量，促进激光全息防伪、立体印刷、光栅基高档产品质量控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115900950A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211384262.3
申请日：2022-11-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多层级微纳结构的全色域结构色预测与再现方法。该方法是，先建立结构色基色比例与预测颜色光谱反射率的多维映射关系，再构建结构色颜色预测正向模型和结构色配比预测反向模型，实现任意颜色、任意阶调的全色域颜色预测与再现，这在结构色研究领域中尚属首次，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108519157B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201810219665.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种用于光源检测的同色异谱光谱生成和评价方法及系统，通过在庞大的光谱库进行采样和筛选，利用颜色科学相关计算公式，结合基于单一光源下进行同色异谱程度评价的方法，实现了同色异谱的光谱生成。基于标准物体颜色光谱库进行采样，由于数据量很大，可以筛选得到具有较高参考价值的同色异谱色，提高了同色异谱集的准确性。在生成方面，实施方便。基于单一光源进行同色异谱评价，具有更高的独立性，减少了对测试光源的依赖性，满足对各种光源进行评价的需要，增加了光源评价的效率。
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公开(公告)号：CN107643267B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201710781294.X
申请日：2017-09-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于可见光谱成像的古代壁画颜料无损全面识别方法，包括依据壁画使用的基础颜料和双常数Kubelka‑Munk理论构建全面的壁画颜料数据库，作为壁画颜料识别的参考依据；获取古代壁画的可见光谱图像；对可见光谱图像进行渲染得到对应的彩色RGB图像；利用超像素分割算法对彩色RGB图像进行精细分割；计算每个子区域的平均光谱反射率；分别提取数据库样本和子区域颜料的光谱特征；构建壁画颜料识别方法，识别每个子区域颜料的物质种类，若为单色颜料，进一步识别其平均粒径大小，若为混合颜料，则判定为最小粒径颜料，并进一步计算每种颜料的浓度比例；获得每种颜料在壁画中的二维分布图；最终完成包括颜料物质、粒径、浓度及分布的古代壁画颜料全面无损识别。
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公开(公告)号：CN108446406A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810315905.6
申请日：2018-04-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于Open XML的复杂海图符号的生成方法和系统，包括以下步骤：步骤1，采集规范的含有上下左右小标的复杂符号数据；步骤2，将复杂符号按小标位置分类，然后将每一类别根据数据是否可变分为可变数据块和主体不变数据块，其中可变数据块通过使用Open XML确定小标的方位，从而获得复杂符号数据的XML文档；步骤3，将步骤3中XML文档的文本内容写成CDATA标记形式；步骤4，对上述经过处理的复杂符号XML文档进行解析，最终得到Word文档。通过本发明方法，可以得到含有可变数据的上下左右小标的复杂海图符号，实现海图符号中上下左右小标的位置的正确安排，而不再是用其他方式代替表示，可以用于出版印刷或者网页显示等。
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公开(公告)号：CN107643267A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710781294.X
申请日：2017-09-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于可见光谱成像的古代壁画颜料无损全面识别方法，包括依据壁画使用的基础颜料和双常数Kubelka-Munk理论构建全面的壁画颜料数据库，作为壁画颜料识别的参考依据；获取古代壁画的可见光谱图像；对可见光谱图像进行渲染得到对应的彩色RGB图像；利用超像素分割算法对彩色RGB图像进行精细分割；计算每个子区域的平均光谱反射率；分别提取数据库样本和子区域颜料的光谱特征；构建壁画颜料识别方法，识别每个子区域颜料的物质种类，若为单色颜料，进一步识别其平均粒径大小，若为混合颜料，则判定为最小粒径颜料，并进一步计算每种颜料的浓度比例；获得每种颜料在壁画中的二维分布图；最终完成包括颜料物质、粒径、浓度及分布的古代壁画颜料全面无损识别。
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