[00288908]一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统
交易价格：
面议
所属行业：
网络
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：201510496550.1
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
武汉大学
进入空间
所在地：湖北武汉市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
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。
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。
