目的以光谱图像作为检测样本讨论不同训练样本数量、分布对光谱图像重构的影响。方法选择ColorCheckerSG(140色)和ColorCheckerColorRenditionChart(24色)以及Munsell(1269色)等3种色卡作为训练样本,对其光谱反射率进行主成分分析,利用...目的以光谱图像作为检测样本讨论不同训练样本数量、分布对光谱图像重构的影响。方法选择ColorCheckerSG(140色)和ColorCheckerColorRenditionChart(24色)以及Munsell(1269色)等3种色卡作为训练样本,对其光谱反射率进行主成分分析,利用提取的主成分对光谱图像进行重构。结果采用ColorChecker Color Rendition Chart(24色)色卡的7个主成分重构光谱图像对图像的再现精度最高,其色差比其他2种色卡小,且最大色差小于3。结论在同一重构条件下,光谱图像的重构精度并不随着训练样本数量增多以及分布范围增大而提高,3种训练样本对红紫色的重构精度相对较低。展开更多
文摘目的以光谱图像作为检测样本讨论不同训练样本数量、分布对光谱图像重构的影响。方法选择ColorCheckerSG(140色)和ColorCheckerColorRenditionChart(24色)以及Munsell(1269色)等3种色卡作为训练样本,对其光谱反射率进行主成分分析,利用提取的主成分对光谱图像进行重构。结果采用ColorChecker Color Rendition Chart(24色)色卡的7个主成分重构光谱图像对图像的再现精度最高,其色差比其他2种色卡小,且最大色差小于3。结论在同一重构条件下,光谱图像的重构精度并不随着训练样本数量增多以及分布范围增大而提高,3种训练样本对红紫色的重构精度相对较低。
