一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统

    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

    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。

    一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统

    公开(公告)号:CN105069234B

    公开(公告)日:2017-12-26

    申请号:CN201510496550.1

    申请日:2015-08-13

    Applicant: 武汉大学

    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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