一种基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人眼视觉系统筛选滤光片的光谱重建方法和应用，步骤如下：使用LMS锥体响应函数对原始滤光片进行加权，利用加权面积筛选法，选择与人眼视觉系统的LMS锥体响应函数最匹配的三个滤光片作为初始滤光片；确定初始滤光片后，将剩余的滤光片与三个初始滤光片逐一进行穷举组合；将产生的滤光片组代入光谱重建模型，得出每组滤光片的光谱恢复和色度误差；根据自定义恢复误差集分排序，选择L加权、M加权和S加权下的最优滤光片组，通过自定义误差得分排名，选出最优组。当通道数增加时，L加权、M加权和S加权下的各自最优滤光片组与剩余的滤光片穷举组合，并根据通道数重复进行上述步骤，直到所选滤光片组中的滤光片数满足通道数。数满足通道数。数满足通道数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法


[0001]本专利技术属于光谱重建
，具体涉及一种基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法。

技术介绍

[0002]在过去的几十年里，多光谱成像技术被广泛关注，因为它解决了传统三色数码相机的
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同色异谱问题”，实现了对物体表面光谱信息的真实记录。这项技术正逐步应用于博物馆、艺术馆、计算机图形学等领域。多光谱采集系统中最重要的部件之一是允许在可见光光谱的不同波段进行采集的滤光片组。从一组给定的滤光片集中选择一组特定的滤光片组会明显影响光谱重建的准确性。虽然使用更多的滤光片通常能提高光谱恢复的准确性，但也相应地增加了操作的复杂性、图像采集时间和数据量。因此，一些学者对如何实现滤光片的优化选择进行了大量的研究。
[0003]滤光片组优化在遥感领域已有部分研究，但仍有许多问题有待解决。一些学者根据具体的优化标准在理论上设计了具有最优光谱透射率的滤光片。但是，由于光路、光源和传感器光谱特性的综合影响，使得设计过程非常复杂。同时，实际的滤光片并不能保证理论上设计的最佳滤光片具有完全相同的光谱透射率。另一个选择是在现有的滤光片中选择最佳的滤光片。当滤光片的总数较少时，穷举法是实用的。然而，随着要选择的滤光片总数的增加，穷举法的计算复杂度急剧增加，这使得它不适用。
[0004]随着广泛的研究，人们不再简单地依靠经验方法来选择滤光片的组成。滤光片矢量分析法（FVAM）是一种常用的滤光片选择方法。Hardeberg首先使用最大线性独立性（MLI）方法来选择光谱样本集，此后，Li将其应用于滤光片选择。MLI方法的选择原则是：所选滤光片组的光谱透过率矩阵具有最小的条件数。光谱透过率矢量最大化正交法（MaxOr）是选择光谱透过率矢量范数最大的滤光片作为首选滤光片，然后用各个滤光片组成光谱透过率空间，选择光谱透过率空间正交性最大的滤光片组。线性距离最大化法（LDMM）使用滤光片光谱透过率矢量之间的线性距离作为选择滤光片组的唯一标准。FVAM通过滤光片透射率曲线的数学特性直接选择滤光片组成滤光片组，简单、省时，选择结果的稳定性也比经验法好。
[0005]上述方法没有考虑多光谱成像系统中的其他参数，如光源的光谱分布（SPD）、相机的光谱灵敏度以及成像场景的特点。这就导致虽然滤光片矢量分析法所选择的滤光片可以保证多光谱相机第一通道响应的有效性，但随着通道数的增加，却很难满足整个系统的优化要求。

技术实现思路

[0006]本专利技术为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种重建精度高、计算简单、与人眼视觉系统最为匹配和将多光谱成像系统所有因素整体考虑的滤光片筛选的光谱重建方法。
[0007]本专利技术是通过如下技术方案实现的：一种基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法，包括如下步骤实现：
步骤1，确定初始滤光片：使用LMS锥体响应函数对原始滤光片进行加权，计算滤光片加权前后的面积减小率并根据面积减小率选择初始滤光片，选择与人眼视觉系统的LMS锥体响应函数最匹配的三个滤光片作为初始滤光片，这些滤光片是基于加权后滤光片的光谱透射率曲线的形态和数学特征来确定的；步骤2，滤光片穷举组合：在确定了初始滤光片后，将剩余的滤光片与三个初始滤光片分别逐一进行穷举组合，形成多通道的滤光片组；步骤3，光谱重建：将每一组的滤光片组代入多光谱成像系统中，进行光谱重建，获得该滤光片组的光谱恢复误差和色度误差。选择均方根误差（RMSE）、拟合优度（GFC）、峰值信噪比（PSNR）和光谱角度（SAM）、色差（
∆
E）作为参考指标。
[0008]步骤4，自定义误差集分排序：将计算出来的自定义误差参考指标进行归一化集分，然后根据集分排序，选择L加权、M加权和S加权下的最优滤光片组，通过自定义误差集分排名，从三个最优滤光片组中选出最优滤光片组。
[0009]当通道数增加时，将L加权、M加权和S加权下的各自最优滤光片组与剩余的滤光片穷举组合，并根据通道数重复进行上述步骤，直到所选滤光片组中的滤光片数满足通道数。
[0010]优选的，所述步骤1中确定初始滤光片具体步骤为：（1）使用LMS锥体响应函数对原始滤光片进行加权处理。加权过程如公式（1）所示：（1）式中b表示滤光片的原始透光率函数；i表示第i个滤光片；V表示L、M、S三条锥体响应函数；n表示LMS锥体响应函数中的第n条锥体响应函数，B表示由LMS锥体响应函数加权后的滤光片光谱透射率函数；（2）根据滤光片峰值与LMS曲线峰值之间的波段距离对滤光片进行加权。先确定出L、M、S三条椎体响应函数各自的波峰所对应的波段，再确定出各滤光片的波峰对应的波段。计算各滤光片的波峰对应波段与三条锥体响应函数波峰对应波段的距离，根据此距离进行加权。其过程如公式（2）和公式（3）；（2）（3）式中，b
maxi
表示滤光片响应值的波峰波段；Vmax表示LMS锥体响应函数的波峰波段；c
n
表示滤光片峰值与LMS曲线峰值之间的波段距离，Cn表示以波段距离加权的滤光片透射率函数。将两个加权的滤光片透射率函数相乘，得到最终的加权滤光片光谱透射率函数Dn，如式（4）；（4）（3）以光谱波段为横轴，以滤光片光谱透射率为纵轴，分别计算出滤光片光谱透射率曲线加权前后的面积。然后从加权后的面积中减去原始面积，得到面积差。用面积差除以原始面积，面积减小率最小的滤光片，就是我们需要的首选滤光片。选择过程如公式（5）中所述；（5）
S代表未加权滤光片的面积；S
w
代表加权滤光片的面积。通过公式（5），得到与人眼L、M和S锥体细胞响应函数最匹配的三个首选滤光片。
[0011]优选的，所述步骤2中滤光片穷举组合具体步骤为：将b1、b2和b3分别定义为加权后与人眼最匹配的三个首选滤光片。剩余的滤光片与这三个滤光片分别进行穷举组合，如公式（6）所示；这三个滤光片分别进行穷举组合，如公式（6）所示；（6）式中K1、K2和K3分别表示由b1、b2和b3组成的剩余滤光片组。
[0012]优选的，所述步骤3中光谱重建具体步骤为：（1）在获得滤光片组后进行光谱重建的过程中，训练样本和测试样本的相似度也会影响最终的恢复精度。因此，将训练样本和测试样本的响应值之间的欧氏距离作为优化光谱重建过程的加权函数，如公式（7）表示；（7）式中，是测试样本的响应值；是最佳局部训练样本的响应值；下标j是训练样本的第j个样本；s
j
代表第j个训练样本和测试样本之间的欧氏距离。
[0013]（2）根据训练样本和测试样本之间的距离升序排列，选择前N个（1≤N≤j）训练样本作为局部最优训练样本，并对每个选定的局部最优训练样本计算反距离加权（IDW）系数，如公式（8）所示。
[0014]（8）式中下标k是局部最优训练样本的第k个样本；是第k个局部最优训练样本与测试样本之间的欧几里得距离；ε是一个非常小的附加值，以避免除以零的情况，采用ε=0.001。加权矩阵W定义为公式（9）。
[0015]（9）（3）在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、确定初始滤光片：使用LMS锥体响应函数对原始滤光片进行加权，计算滤光片加权前后的面积减小率并根据面积减小率选择初始滤光片，选择与人眼视觉系统的LMS锥体响应函数最匹配的三个滤光片作为初始滤光片，这些滤光片是基于加权后滤光片的光谱透射率曲线的形态和数学特征来确定的；步骤S2、滤光片穷举组合：在确定了初始滤光片后，将剩余的滤光片与三个初始滤光片分别逐一进行穷举组合，形成多通道的滤光片组；步骤S3、光谱重建：将每一组的滤光片组代入多光谱成像系统中，进行光谱重建，获得该滤光片组的光谱恢复误差和色度误差；选择均方根误差（RMSE）、拟合优度（GFC）、峰值信噪比（PSNR）和光谱角度（SAM）、色差（
∆
E）作为参考指标；步骤S4、自定义误差集分排序：将计算出来的自定义误差参考指标进行归一化集分，然后根据集分排序，选择L加权、M加权和S加权下的最优滤光片组，通过自定义误差集分排名，从三个最优滤光片组中选出最优滤光片组；当通道数增加时，将L加权、M加权和S加权下的各自最优滤光片组与剩余的滤光片穷举组合，并根据通道数重复进行上述步骤，直到所选滤光片组中的滤光片数满足通道数。2.根据权利要求1所述的基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法，其特征在于：所述步骤S1中确定初始滤光片具体步骤为：S1.1、使用LMS锥体响应函数对原始滤光片进行加权处理；加权过程如公式（1）所示：（1）式中b表示滤光片的原始透光率函数；i表示第i个滤光片；V表示L、M、S三条锥体响应函数；n表示LMS锥体响应函数中的第n条锥体响应函数，B表示由LMS锥体响应函数加权后的滤光片光谱透射率函数；S1.2、根据滤光片峰值与LMS曲线峰值之间的波段距离对滤光片进行加权；先确定出L、M、S三条椎体响应函数各自的波峰所对应的波段，再确定出各滤光片的波峰对应的波段；计算各滤光片的波峰对应波段与三条锥体响应函数波峰对应波段的距离，根据此距离进行加权，其过程如公式（2）和公式（3）；（2）（3）式中，b
maxi
表示滤光片响应值的波峰波段；Vmax表示LMS锥体响应函数的波峰波段；c
n
表示滤光片峰值与LMS曲线峰值之间的波段距离，Cn表示以波段距离加权的滤光片透射率函数；将两个加权的滤光片透射率函数相乘，得到最终的加权滤光片光谱透射率函数Dn，如式（4）；（4）
S1.3、以光谱波段为横轴，以滤光片光谱透射率为纵轴，分别计算出滤光片光谱透射率曲线加权前后的面积；然后从加权后的面积中减去原始面积，得到面积差；用面积差除以原始面积，面积减小率最小的滤光片，就是需要的首选滤光片，选择过程如公式（5）中所述；（5）S代表未加权滤光片的面积；S
w
代表加权滤光片的面积；通过公式（5），得到与人眼L、M和S锥体细胞响应函数最匹配的三个首选滤光片。3.根据权利要求1所述的基于人眼视觉筛选滤光片的光谱重建方法，其特征在于：所述步骤S2中滤光片穷举组合具体步骤为：将b1、b2和b3分别定义为加权后与人眼最匹配的三个首选滤光片；剩余的滤光...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴光远，牛世军，臧传扬，王炳博，王光辉，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：