基于样本优化选取的光谱重建方法研究

影像科学与光化学 , 2017, 35(1): 88-96. doi: 10.7517/j.issn.1674-0475.2017.01.088

基于样本优化选取的光谱重建方法研究

龙艳群 ^1, , 王慧琴 ^2, , 王可 ^3, , 王展 ^4, , 赵素文 ^5,

1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安,710055

2.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学管理学院,陕西西安710055

3.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学管理学院,陕西西安710055

4.陕西文物保护研究院,陕西西安,710075

5.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安,710055

基金项目: 教育部归国留学人员科研扶持项目(K05055) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20126120110008) 青年科技基金项目(QN1628)

关键词：光谱学 , 核模糊C聚类 , 样本选取 , 光谱重建

Study on Spectral Reconstruction Method Based on Optimized Selected Samples

Keywords： spectroscopy , kernel fuzzy clustering , sample selection , spectral reconstruction

针对光谱反射率重建中已有样本选取方法的不足,提出了一种基于核模糊C聚类的样本优化选取方法.该方法综合考虑了光谱反射率空间的广泛性和色度空间的相似性,较大程度满足了光谱重建的精度.首先采用已有样本选取法在光谱反射率空间选取C个样本作为聚类初始点,再将原光谱转化到色度空间进行聚类,同时引入核函数将二维色度空间映射到三维特征空间,使得特征数据线性可分,从而达到更好的划分效果.实验结果表明,使用该方法选取训练样本进行光谱反射率重建能够进一步提高光谱重建精度,色度评价和光谱评价结果均好于已有方法.

参考文献

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