用于植物病虫害诊断的多光谱成像系统

准确重建被测目标的颜色信息对实现可靠的植物病虫害诊断具有十分重要的意义。文章提出把多光谱成像技术应用于植物病虫害诊断,所采集的多光谱图像可以从光谱维和图像维反映被测目标的特征信息。在此基础上,实验采用16个窄带滤色片、单色面阵CCD、积分球混合光源照明和标准观测环境建立了能进行适时、无损检测的多光谱成像系统。并利用该设备对Macbeth色卡中8个色卡进行光谱和颜色重建,重建的结果与光谱辐射度计的测量结果进行了比较。通过对光谱匹配角度和CIE标准色差分析,证明这种多光谱成像系统能够准确、稳定地重建出目标的光谱信息和颜色信息。     

一种激光彩虹全息印刷品的颜色测量方法

由于激光彩虹全息印刷品表面光栅的特殊光学特性,其在白光下的成像会产生随机的彩虹干涉条纹,增加了全息印刷品颜色测量的难度。针对激光彩虹烟包印刷品的颜色测量问题,设计了一种全息印刷品的专用全息照明光源——穹顶光源,并以穹顶光源为照明基础构建了6通道线扫描电荷耦合器件(CCD)成像系统。在该环境下,采用基于主成分分析的光谱反射率重建方法对激光彩虹全息印刷品进行颜色测量。实验证明,提出的颜色测量方法,具有光谱重建精度高的特点,可以有效解决激光彩虹全息印刷品的颜色测量难题。     

基于同色异谱黑理论的非线性复合模型光谱重建研究

同色异谱现象是光谱反射率重建与颜色再现中的一个重要问题。采用三基色CCD相机采集CIE标准光源D65下的颜色样品信号,建立非线性复合模型,使用主成分分析结合神经网络的方法(PCA-NET)改进基于同色异谱黑理论的R矩阵算法,对标准Munsell色卡光谱重建进行研究。在保证给定照明条件下的色度精度同时,对光谱重建的结果进行了实验评价和讨论。实验结果表明,在给定的照明条件下,PCA-NET算法能够准确的拟合相机输出信号与主成分系数之间的非线性关系, 将其代替线性算法应用于R矩阵算法中时,测试集的平均均方根值是未改进R矩阵算法的0.76,平均标准差是R矩阵算法的0.85,可有效提高光谱反射率的重建精度。改进后的R矩阵算法具有精度较高、操作简单易实现的特点, 可用于对重建色度精度及光谱精度均要求较高的领域。     

基于迭代Tikhonov正规化的三刺激值重建光谱方法研究

光谱图像中的反射率光谱数据维数高,且与光源、设备均无关,能够比较全面、真实、客观地描述图像中物体的颜色信息。针对三色相机的光谱图像获取系统中三维色度数据重建多维光谱数据产生的光谱信息丢失、以及伴随而生的颜色信息丢失问题,提出了迭代Tikhonov正规化的光谱重建方法。首先依据色度学理论中色度值与反射率光谱之间的关系,构建反射率光谱重建方程建立起相机所获三维色度数据与高维反射率光谱数据的映射关系;然后,通过反射率光谱重建方程的病态分析,在Moore-Penrose伪逆矩阵求解思想的基础上构建迭代Tikhonov正规化方法求解反射率光谱,并利用训练样本数据通过L-曲线方法训练获取迭代Tikhonov正规化的最优正规化参数,以有效控制并改善反射率光谱重建方程求解的病态、减少重建光谱的光谱信息丢失。实验通过选取样本数据对光谱重建方法进行验证。验证实验的结果表明所提出的光谱重建方法改善了三色相机的光谱图像获取系统中重建光谱的光谱信息丢失程度,使得重建光谱的光谱误差和色度误差较其他光谱重建方法均有明显降低。     

基于多光谱成像的光谱反射率重建

一些对颜色重现要求较高的应用领域需要获取目标表面上各点的光谱反射率。大多数天然物质表面的光谱反射率曲线比较平滑,可视为几个基向量的线性组合。基于这一原理的多光谱成像技术可以准确快速地重建目标表面的光谱反射率。通过对NCS色卡进行主成分分析,得出了彩色印刷品光谱反射率的基向量。建立了一个多光谱成像系统,用以比较基向量个数不同对反射率重建效果的影响。     

基于比较测量法的LCTF光谱相机光谱反射率重建研究

基于液晶调谐滤光片(LCTF)的光谱相机由于体积小、功耗低、集成方便,适合多种搭载平台,同时通过光谱反射率来识别目标物,可以有效解决同色异谱的问题,在伪装识别、精细农产品产值估计等方面有很好的应用前景。比较测量法因其能有效排除光照条件和场景背景条件的影响,重建效率较高,在光谱相机的光谱反射率重建中被普遍采用。比较测量法通常采用标准白板作为参考物,但实际应用中,经常会遇到目标场景空间位置不便放置标准白板的情况。针对这种情况,研究采用LCTF光谱相机采集的目标场景中亮度高的颜色作为参考的比较测量法进行目标物的光谱反射率重建来解决上述问题。实验以美国X-Rite的Gretg Macbeth Color Checker(MCC)色卡作为目标物,分别参考亮度高的五个不同色块,运用比较测量法完成红、绿、蓝三个色块的光谱反射率重建。将重建后三个色块的光谱反射率与采用台式分光光度计(X-Rite Color Eye7000A)测量的标准光谱反射比进行比较。结果显示,重建后的红、绿、蓝三个色块的光谱反射率曲线与用分光光度计测量的标准光谱反射率曲线的形状基本相似,每组曲线的均方根误差均小于0.05;重建的蓝色色块的光谱反射率以参考与其光谱反射比接近的蓝绿色重建的效果最好;重建的红色和绿色色块的光谱反射率以除白色外亮度最高的黄色为参考重建的效果最好;二者均比参考标准白板的反射率重建效果好。实验结果说明采用目标场景中亮度高目视效果明显的色块作为参考对象可被用来进行LCTF光谱相机的光谱反射率重建。该方法有效扩大了比较测量法以及液晶调谐光谱成像系统的应用效率。     

基于彩色数字相机的光谱反射率重建方法研究

如何在给定照明条件和观测条件的情况下,由彩色数字相机的响应值重建物体表面光谱反射率,仍是颜色科学与工程领域一个尚待解决的重要课题。文章使用奇异值分解的方法将光谱反射率近似为若干基向量的线性组合,求得组合系数,然后使用相机输出数据与组合系数训练人工神经网络,使之能够准确的模拟相机输出与组合系数之间的非线性关系,最后采用经训练的神经网络,与基向量结合,由相机输出准确的重建物体表面的光谱反射率。实验结果显示,与线性近似的方法相比,使用该方法对标准Munsell色块进行反射率重建,重建误差减小了约67%,具有高精度、易实现、易操作的特点,可用于对重建精度要求较高的诸多领域。     

具有颜色恒常性的光谱反射率重建

给定物体三刺激值,重建物体反射率在跨媒体颜色复制领域有着重要应用。常见的重建反射率算法包括基向量法、维纳估计法、加权伪逆方法等,这些方法大多都是为了建立由低维度三刺激值或者RGB向高维度光谱反射率的映射关系,以重建的反射率与原始反射率的接近程度为评价指标,并且需要光谱反射率数据进行训练。但是很多工业领域在产品设计时都需要考虑到颜色恒常性（CII）问题,以保证产品颜色在不同光照条件下具有相近的颜色表现。光谱反射率是决定物体颜色恒常的重要属性,为解决重建反射率进行颜色复现后产生颜色恒常性问题,Takahama 和Nyatani提出具有颜色恒常性的线性规划光谱反射率重建方法,测试结果发现该方法重建的反射率呈现出类似“台阶”的形状,与实际物体色反射率差别太大。之后,Berns等在Takahama和Nyatani算法基础上,增加了色相角等约束,但重建出的反射率波动太大。Li和Luo提出具有光滑约束的二次规划颜色恒常性重建反射率算法,重建的反射率具有光滑性,比较接近实际物体色的反射率。提出一种非线性约束优化方法重建物体反射率,使之具有良好的颜色恒常性和光滑性。文中使用标准Munsell色卡中1 560个色块测量的反射率数据集对新算法进行测试,并与其他方法进行比较。结果表明,该方法不仅在重建反射率的颜色恒常性指标上远比Takahama和Nyatani方法,Berns等的方法以及Li和Luo的方法要好,而且重建反射率与原始反射率接近程度指标：均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)也好于其他方法。因此该新方法对重建反射率时具有颜色恒常性要求的行业有着重要的应用价值。     

基于遗传算法选择多光源下的光谱反射率重构研究

为解决基于RGB三通道信息值重构光谱反射率精度不理想的问题,提出了一种优化的基于RGB三通道信息的光谱反射率重构算法。首先编码产生随机选择多个光源的个体,RGB三通道值通过多项式回归算法预测多个光源下的三刺激值,并采用伪逆法进行多光源下的光谱反射率重构,然后将样本的重构精度作为个体的适应度评估值,以优胜劣汰,适者生存为原则对个体进行选择、交叉、变异操作,最后得到适用于颜色样本光谱重构的多个光源与基于这些光源重构得到的光谱反射率。实验选用Munsell颜色集作为训练样本集,RC24色卡、SG140色卡作为检测样本集,8个标准光源和82个发光二极管光源作为实验光源,采用该算法从90个光源中选取最优的光源组合并重构得到样本的光谱数据,并与Zhang提出的基于穷举法选择的多光源下的光谱重构方法和A光源下的伪逆法进行了重构精度对比。实验结果显示该研究提出的方法随着光源个数的增加,光谱反射率重构精度提高,特别是光源个数增加到3时,光谱重构精度提高的幅度最大。在三种重构方法中,该方法重构RC24的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.332 4和0.002 9,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.429 3和3.266,平均光谱均方根误差分别为0.029 7和0.004 8;该文方法重构SG140的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.486 2和0.007 3,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.544 8和3.821 9,平均光谱均方根误差分别为0.035 6和0.013 3。结果表明基于多光源下的光谱反射率重构精度明显优于基于单个光源下的重构精度,而基于遗传算法的多光源选择方法又优于穷举法,它能够根据颜色样本自动寻找到最优光源组合,从而基于最优多光源下的三刺激值重构样本的光谱反射率,提高了光谱反射率重构的精度。     

局部k最近邻加权线性回归的光谱反射率重建

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高、分辨率低、测量时间慢等问题。随着数码成像设备的普及,基于相机RGB响应值的光谱反射率重建算法具有重要现实意义。光谱反射率重建的目的是建立低维RGB响应值到高维光谱反射率向量的映射关系,回归方法在这一领域已取得广泛应用。由于光谱反射率向量所处的空间是嵌在高维欧氏空间中的一个低维子流形,在训练样本有限的条件下,传统的全局回归方法不能有效地学习该流形结构,往往导致过拟合,使得学习出来的模型泛化能力较差。局部线性回归方法虽然可以改善全局回归过拟合的问题,但是局部学习方法易受例外点的影响,导致拟合不足。针对这一问题,提出一种基于局部加权线性回归的光谱反射率重建方法,这种方法在一个k最近邻范围约束内,给每个局部训练样本赋予不同的权重,从而有所侧重地利用局部训练样本来估计光谱反射率。实验结果表明,基于局部k最近邻加权线性回归的方法能更有效地利用局部信息,缓解过拟合和拟合不足,更准确地重建光谱反射率。     

基于相机rawRGB通过加权多项式和维纳估计方法重建光谱反射率

基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research & Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。首先基于单个光源下的相机响应RGB值,挑选出一定量的训练数据,采用多项式模型和伪逆的方法预测出不同光源下的CIE XYZ值;然后根据预测的多光源下的CIE XYZ值及整体训练数据预估光谱反射率,再通过预估的光谱反射率挑选一定量训练样本,通过伪逆方法预测出物体光谱反射率。尽管仍然基于一个光源下的相机响应RGB,但通过映射到多光源下的色度值XYZ,提高输入信息的维度来优化光谱反射率的重建精度。受Zhang等工作的启发,提出新的基于单一光源下相机的raw RGB响应信息,通过三阶多项式模型扩展的加权最小二乘方法对多光源下的CIE XYZ值进行预测,然后根据预测出的多光源下的CIE XYZ值再通过维纳估计的方法进行光谱反射率重建,通过这样的两步方法实现从相机响应RGB到光谱反射率的重构。该新方法,采用全体训练数据,应用十分方便,避免了Zhang等的方法需要挑选一定量的局部训练样本的问题。同时Zhang等的方法挑选出的局部训练样本同等重要,而该方法在第1步中,根据训练样本与给定的测试样本的接近程度,赋予训练样本不同的权重,以提高预测精度。通过采用140色色卡作为训练样本,24色色卡和自制的44色印刷品样本进行测试,以判断预测和实测反射率接近程度的均方根误差（RMSE）和人感知色差为评价标准进行比较,结果表明,该方法明显优于Zhang等的方法,而且预测精度随着光源数量的增加而提高,当光源个数达到6时,表现最佳。     

光谱反射率重建中代表颜色分步选取方法

光谱反射率重建一般指采用标准色卡上的颜色样本,对成像系统进行光谱表征(Spectral character-ization),进而从系统响应中精确地求出物体表面的光谱反射率.由于标准色卡的颜色样本数量较大,在实际成像系统中使用时有诸多不便.考虑到颜色样本之间存在较大冗余,可从中选出具代表性的少数样本用于光谱表征.针对已有方法未考虑实际成像系统特性的不足,文章提出了一种代表颜色的分步选取算法,即首先通过假设一个虚拟成像系统,根据全局误差最小的原则,挑选出部分最具代表性的颜色,估计出实际成像系统的光谱响应函数,然后在此基础上继续选择其余的代表颜色.实验表明,对于窄带多光谱成像系统及宽带彩色扫描仪而言,文章提出的方法在光谱精度及色度方面均明显优于先前方法.     

遗传算法在LED光源光谱匹配技术中的应用

为利用单色LED实现CIE-D65标准光源、AM1.5标准太阳光目标光谱的匹配,提出简单遗传算法作为光谱匹配算法,通过求解超定方程组的非负最小二乘解,优化不同峰值波长、峰值波长间隔、半高宽的单色LED匹配光源组合,达到光源光谱匹配的目的.仿真实验表明:该算法拟合的相关指数达0.99以上,模拟光谱与目标光谱基本吻合;匹配光源的峰值波长间隔越小,光谱拟合性越好,但结合工程应用需要,峰值波长要选取适中;所提遗传算法运行速度快、效率高、拟合误差小,可广泛应用于植物照明、医疗照明等特殊照明领域的光谱匹配仿真试验和工程实践.     

基于二维振镜的多光谱集成靶标设计及应用

为了提高基于二维振镜光轴平行性检测方法的检测精度,简化测量操作步骤,设计了一种基于二维振镜扫描系统的多光谱集成靶标。通过多光谱集成靶板与LED照明光源结合,解决一靶专用中需要频繁更换、反复调校靶板及光源的问题。利用二维振镜进行十字分划中心对准,提高CCD检测方法的测量精度;采用像差优化的卡塞格林准直系统,改善十字分划成像质量。通过光轴平行性检测实验,多光谱集成靶标校准精度达到了0.10 mard,该精度满足多光谱光电系统光轴平行性高精度和自动化检测的要求。     

基于改进的主成分分析法宽带光谱反射率重建

为了降低光谱反射率重建设备的复杂度和成本并且在宽带光谱上进行更高精度的反射率重建,采用宽带多光谱成像的方法,将投影仪的红、绿、蓝三色光作为光源,用彩色数码相机对光谱图像进行采样。在主成分分析法的基础上引入加权系数,以及误差校正函数,利用改进后的方法重建色卡、染色纸张、油画表面的反射率。选取表征反射率重建精度的均方根误差、拟合度系数、光谱匹配偏度指数3个指标,对所提方法与主成分分析法和加权伪逆法的重建结果进行对比,结果表明：所提方法的重建精度较主成分分析法提高了约45%,较加权伪逆法提高了约30%;由所提方法计算的反射率重建的颜色色差值也优于后两者。     

一个评价光谱估计精度的新参数

研究了对多光谱成像系统进行光谱估计的精度评价的问题。在给出光谱估计偏指数定义的基础上,提出了多光谱图像获取系统的光谱估计性能的评价的新方法——系统光谱匹配偏度指数法。该方法用一个指标来定量评价两光谱向量的光谱匹配程度,避免了以往评价参数的复杂性,同时反映了光谱反射率估计曲线实际测量曲线之间的差异程度。采用一典型多光谱相机对Macbeth色卡的24个典型光谱仿真估计所得的24个光谱对数值模拟,验证了光谱反射率估计匹配偏度指数能全面的反映光谱反射率的估计精度的设想;并拿17个多光谱估计系统的仿真估计的光谱数据,计算了它们的系统光谱估计偏度指数,计算结果有很好的一致性。结果还显示,系统光谱估计偏度指数还可用作对多光谱相机光谱估计性能进行等级划分的依据。     

展陈照明光源光谱对光敏文物的辐照损伤研究

展陈照明中的光辐照会对光敏文物材料造成褪色、老化等辐照损伤,尤其对字画、染色丝绸、彩绘陶器等颜色非常丰富的光敏性文物损伤巨大,不利文物安全。国内外展陈照明标准为减少对文物的辐照损伤,严格控制照明标准水平,如光敏文物的照度仅50lx,不利于观众更加细致的欣赏这类文物。随着半导体固态光源Light emitting diode （LED）技术的发展,其光谱中不含对文物损伤最大的紫外和红外波段,与传统光源相比具有天然优势,能够实现在相同照度条件下对文物产生更小的伤害。并使得在不增加对文物损伤的前提下,提高照明环境亮度从而改善照明环境水平成为可能。然而,即使仅有可见光光谱,可见光光子能量仍会对材料造成不可逆的损伤。而LED光源光谱多样,甚至有较大差异,在LED光源大规模进入文物展陈照明领域时,如何科学指导博物馆文物照明光源的研发与应用,是改善文物展陈照明环境的关键问题。该研究对常见光敏文物材料进行可见光连续辐照下表面颜色属性变化的测量研究,通过制备常用的国画颜料和植物染料样品（国画颜料主要有硃磦、赭石、三青、花青、胭脂、炭黑、曙红、酞青蓝;植物染料主要有茜草、黄檗、栀子、靛蓝、槐米、苏木、紫草）,利用不同波长单色光和不同色温复合光的LED作为光源,对样品进行大剂量连续辐照实验。辐照过程中,定期测量材料表面颜色的色度学参数L*, a*, b*,以CIE 1976 L*a*b*均匀色空间色差计算方法,求算出不同光谱的LED光源辐照后样品的色差变化。再分别从辐射度学和光度学出发,对比分析具有不同光谱的LED光源对国画颜料和植物染料的长期辐照影响。实验结果表明：不论从辐射度学还是光度学角度分析,相同辐照剂量或曝光量照射后,单色光中短波长的蓝光辐照导致样品的色差最大,绿光次之,红光最小;而在复合光中,高色温LED光源由于蓝光占比较大,对样品的辐照影响明显高于低色温LED光源;目前利用光照度对博物馆照明环境进行评价时,由于蓝光对应的人眼视见函数数值较低,与辐射照度评价相比,蓝光辐照对文物的影响会被进一步低估;相同光照条件下,植物染料的老化程度总体高于国画颜料;黄色系的植物染料（黄檗、槐米）和红色系的国画颜料（硃砂、曙红）在光照过程中更易老化。因此,博物馆展陈照明的LED光源应严格控制蓝光成分,采用低色温的光源更有助于对文物的保护。在今后制定文物展陈照明标准时,应对光源的蓝光占比进行限制。此外,对于黄色系、红色系等光敏文物进行照明时,相应的展陈照明标准应更为严格。该研究对于LED光源在博物馆照明更加合理的研发与应用,以及未来博物馆展陈照明标准改进及照明条件改善具有重要指导意义。     

光谱成像的图像颜色恒常性计算方法

光谱成像可以记录拍摄场景的光谱信息,从而实现颜色的高保真复现,图像的光谱信息通常同时混合了物体的光谱信息和光源信息,所以现有的光谱成像颜色还原需要通过提前放置的标定板或已知光谱特性的物体获取拍摄环境的光源信息,再进行图像的颜色恒常性校正。但光谱相机在实际使用过程中,通常难以满足上述条件,从而对图像高保真颜色还原提出挑战。针对此问题,提出一种光谱成像的图像颜色恒常性计算方法,将光谱成像系统获得光谱数据转换到XYZ颜色空间,并将图像分区域进行统计得到图像的统计点,通过大量常见光源的分布规律,给统计点施加位置权重和色温权重,同时设置亮度权重去除图像中过暗和过饱和的统计点,利用加权平均获得环境光的色度参数,根据需求将图像的XYZ颜色空间数据转换到RGB颜色空间,根据环境光的色度参数计算图像不同通道的增益,从而完成光谱图像的颜色恒常性计算。为了验证所提出算法的有效性,对140张光谱图像进行处理,计算算法得到的环境光色度参数和真实光源色度之间的再现角误差,对校正结果进行评价,结果表明提出的算法明显优于光谱图像不做处理和灰度世界法。为进一步分析算法校正结果与人眼感知之间的联系,设计颜色心理物理学实验...     

基于光谱连接空间的彩色相机光谱重构研究

针对彩色相机三通道响应值重构光谱反射率精度低的问题,提出了基于光谱连接空间的彩色相机光谱反射率重构方法。首先通过光谱反射率已知的训练样本集和多项式拟合方法建立相机响应值到光谱连接空间的转换矩阵,然后利用该矩阵将待重构样本的相机响应值映射到光谱连接空间,最后选用合适的光谱重构算法在光谱连接空间内实现光谱反射率重构,并利用色度误差和光谱误差两个指标对重构结果进行评价。在上述过程中,鉴于转换矩阵的重要性,采用了基于反距离加权的最小二乘法计算转换矩阵以提高相机响应值到光谱连接空间的转换精度。实验结果表明:本文方法切实可行且精度可靠,与基于彩色相机三通道响应值的光谱重构方法相比,色度重构精度和光谱重构精度均显著提高,平均色差和谱差分别为1.145 2和0.010 3,可在较大程度上满足数字典藏、高保真颜色复制等的需要。     

基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。