基于改进加权欧氏距离的光谱反射率重建样本选择方法研究

获取物体的光谱反射率是准确再现物体在各种光照条件下真实颜色的关键保证,这对纺织服装、出版印刷、网络电商、远程医疗等对颜色有较高要求的行业有重要作用。光谱反射率重建的目的是利用训练样本建立数码相机等通用设备所获取的RGB三色值和光谱反射率高维向量间的映射关系,从而避免使用分光光度计等专业设备所带来的成本高、操作复杂、分辨率低等问题。训练样本的选择是影响光谱反射率重建算法效果的重要因素。从物理角度看,光谱反射率是一条关于波长的光滑曲线,光谱反射率向量最大的相关性特征就是其光滑性,因此,训练样本的选择应同时考虑空间距离和形状的相似性。针对局部学习方法中局部样本选择问题,提出一种能同时考虑光谱反射率向量形状相似和空间距离相近的更加有效的训练样本选取方法,以提高光谱反射率重建的精度。该方法利用待测样本与训练样本之间的加权欧氏距离与向量夹角距离结合后赋予不同权重作为相似性度量,根据样本容量动态地选出相似度较高的样本。实验以孟赛尔半光泽数据集(munsell matte)为样本集,基于伪逆法进行光谱反射率重建,以光谱均方根误差和色差为评价指标,与加权欧氏距离方法从样本选择的有效性和重构精度两方面进行...     

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...     

彩色扫描仪的光谱反射率估计方法

为从扫描仪获取精确的、设备无关的颜色描述,必须对扫描仪进行颜色表征(Characterization)。考虑到实际扫描仪的成像过程往往偏离线性反射模型,并且训练样本在颜色空间中的不同分布对颜色估计的精度有较大影响,提出了一种基于有限样本加权训练的彩色扫描仪光谱表征方法,从而可以从低维的RGB颜色值计算得到精确的光谱反射率。 实验结果表明,该方法在色度及反射率精度方面均明显优于先前的方法。     

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。     

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。     

彩色数码相机单幅RGB图像光谱重建研究

通过彩色数码相机单幅RGB图像的响应值重建物体表面的光谱反射率,不仅可以有效避免基于带通滤光片光谱成像系统存在的通道间图像像素偏移问题,而且可以缩短图像采集周期和获得高空间分辨率的光谱图像,但是光谱重建误差受光谱重建方法的影响。提出了一种基于相机响应值扩展和局部反距离加权优化的光谱重建方法,以CIEDE2000色差和光谱均方根误差为评价指标,以600个矿物颜料色块为实验样本,利用佳能600D型数码相机对所提方法进行了验证,并与当前几种较先进的方法进行了对比。实验结果表明,所提方法的平均CIEDE2000色差和平均光谱均方根误差分别降低到1.0389和0.0230,所提方法的光谱重建精度优于当前几种较先进方法的光谱重建精度。     

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。     

基于矩阵R理论的光谱降维方法研究

针对传统光谱降维方法的缺点,提出一种基于矩阵珟R理论的线性光谱降维方法。该方法在Cohen定义的矩阵R理论基础上提出修正矩阵珟R,可将物体光谱反射率分解为基本光谱和同色异谱黑光谱,再分别对两者进行线性降维。基本光谱的三个基向量由颜色匹配函数与光源的乘积再进行正交化得到,其三个基向量的累积贡献率可达100%。同色异谱黑光谱的基向量由主成分分析推导,取前三个特征向量作为同色异谱黑光谱的基向量。实验结果表明,使用该方法构建的六维线性模型能在光谱和色度两个方面较好地表征原始高维光谱反射率,满足光谱颜色复制的要求。     

泛场景自适应优化的多输出最小二乘SVR光谱反射率重建方法

针对传统回归模型在多种场景光谱重建中存在的泛化性能较差的问题,提出一种自适应优化的多输出最小二乘支持向量回归光谱反射率重建方法,满足泛场景下最优光谱重建模型应用需求.首先使用多输出最小二乘支持向量回归作为重建模型,该模型具有良好的收敛速度及小样本拟合精度.同时为了提高模型在多种场景下的泛化性能,提出一种融合拟合精度与变...     

光照光谱功率分布的估计和颜色分割

提出了应用有限维线性模型和双色反射模型和双色反射模型抽表示而物体颜色的本征特性的方法，首先估计出光照的光谱功率分布，再获取物体的表面光谱反射率，从而得到和光照与几何条件无关的归一化偏差光谱反射率，它仅反映物体的表面反射特性，可作为颜色分割和识别的可靠特征。     

Spectral reflectance estimation for electronic endoscope

A method of spectral reflectance estimation for electronic endoscopes is described. A new approach is proposed for the overfitting problem. We use a small training set. Initially, cross-validation is used to select model parameters. Then, for additional validation of the method a color image acquired under the same illumination as the training data is used. This additional color image gives a clear solution for both the estimation of spectra and the estimation of color reproduced from these spectra. Experiments confirm that the method predicts spectral reflectance and colors well. Accurate reproduction of endoscope images in different viewing conditions and under another light source was implemented using this approach.     

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。     

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。     

Estimation of spectral reflectance of object surfaces with the consideration of perceptual color space

Due to the nonlinear transform from spectral reflectance to CIELAB values, the solution obtained by minimizing reflectance error in traditional spectral characterization methods will not be optimal when evaluated by colorimetric error. We propose a reflectance estimation method with consideration of perceptual color space. It combines two approaches, i.e., colorimetric-based spectral calculation and weighted spectral calculation. The experimental results show that the proposed method performs better than previous methods in terms of color difference with very slight degradation in spectral accuracy.     

基于视觉感知的光谱评估尺度

光谱颜色复现和色度精度是评价光谱重建算法准确的基础。简单而直观的评价指标对颜色复现控制是必不可少。该指标需要同时表征复现颜色的光谱差和色度差。在研究光谱匹配评估的方法基础上,提出基于颜色视觉感知的三种光谱评估指标,通过加权人眼视觉匹配函数,实现颜色光谱差与色度的评估。通过孟塞尔颜色系统的光谱数据,该论文分析与验证三种视觉加权的评估指标的有效性。通过孟塞尔颜色系统数据,这些指标在CIELab均匀色空间中分布均匀而稳定,从而证明加权算法的评估指标是既表征到颜色感知又反映出颜色的光谱相似度。实证结果表明,加权的指标可以实现同时表征实际人眼的颜色感知和颜色光谱差异。基于人眼视觉感知的评估指标解决了颜色的原始光谱和重建光谱的光谱匹配精度的定量评价问题。所提出评价指标通过一个简单而直观的数值实现对复现颜色光谱与色度评估。     

基于B样条的拉曼光谱基线校正方法

基线漂移是光谱检测仪器普遍存在的现象,会对光谱信号的特征提取带来十分不利的影响,而基线校正是解决该问题的重要手段,也是拉曼光谱信号预处理的重要组成部分。基线校正的原理一般是通过拟合基线的方法来去除光谱信号中的基线漂移。传统的基线校正方法是利用多项式拟合的方法对拉曼光谱信号的基线进行拟合的,但是该方法容易出现过拟合和欠拟合现象,且拟合阶数难以确定。针对传统方法的缺点进行了改进,利用B样条方法对拉曼光谱信号的基线进行拟合,发挥B样条低阶光滑的优点,能够有效地克服多项式方法的缺陷。在实验中,利用该方法对孔雀石绿、罗丹明B的拉曼光谱信号进行了基线校正,观察并比较该方法和传统方法的校正结果。实验结果表明,该方法能够有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移,在基线漂移较小和较大的位置,可以采用相同的拟合阶数,不会出现欠拟合和过拟合的现象,获得了良好的基线校正效果,为进一步分析光谱数据提供准确可靠的信息。     

Recovery of Surface Reflectances Using Video Camera Image Signals under Unknown Illuminations

Estimation of surface spectral reflectance functions and colorimetric values of object colors was carried out for the image data captured by video camera under unknown illuminations. The estimation method is based on the finite-dimensional linear model of illuminants and surfaces using a single reference reflectance with known surface spectral reflectance in a scene. Experimental results showed that recovered surface spectral reflectance functions are the almost same for different illuminations. This method is useful for the colorimetric calibration of the devices, since any set of orthonormal basis vectors to represent illuminations and any set of eigen vectors derived from principal component analysis on the data set of a color chart to express surfaces of different objects can be applied to the estimation. The recovered surface reflectances were evaluated by color differences in CIE L*a*b* color space.