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基于矩阵R理论的光谱降维方法研究
被引量:
13
1
作者
何颂华
刘真
陈桥
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期317-325,共9页
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...
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。
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关键词
光谱色彩学
光谱颜色复制
光谱降
维
低
维
线性
模型
同色异谱黑
原文传递
基于人眼视觉特性的光谱降维模型研究
被引量:
9
2
作者
何颂华
陈桥
段江
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1459-1463,共5页
针对传统光谱降维方法其降维重构后的光谱数据仅是对原始光谱的数学逼近,会出现光谱误差较小但颜色色差较大的缺点,创新性的提出三种将人眼视觉特性与光谱降维相结合的方法。其中,VPCA法直接将光谱光视效率函数加权到原始光谱上再进行降...
针对传统光谱降维方法其降维重构后的光谱数据仅是对原始光谱的数学逼近,会出现光谱误差较小但颜色色差较大的缺点,创新性的提出三种将人眼视觉特性与光谱降维相结合的方法。其中,VPCA法直接将光谱光视效率函数加权到原始光谱上再进行降维,LMSPCA方法用LMS视稚响应构建加权矩阵对原始光谱加权后再进行降维,在LMSPCA法中加权矩阵的构建有两种方式,其主要区别在于视稚响应偏差的求取方式不同。方式一中,L,M,S视稚响应偏差是各对应波长上的偏差取绝对值,而方式二中,其偏差是各对应波长上的偏差平方。LMSPCAs法在LMSPCA法基础上再采用PCA(主成分分析)方法对损失的光谱进行降维。实验结果表明VPCA法降维效果较差,LMSPCA法的两种加权矩阵降维效果接近,皆可显著提高降维模型的色度精度,但会降低模型的光谱精度,LMSPCAs法由于针对LMSPCA法因光谱加权引起的光谱损失再进行光谱补偿,其在光谱精度、色度精度以及变光照条件下的色差稳定性这三个方面都能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。
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关键词
光谱降
维
光谱颜色复制
人眼视觉特性
低
维
线性
模型
PCA
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职称材料
构建对立信号的光谱降维方法研究
3
作者
何颂华
陈桥
李博
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期1188-1194,共7页
针对传统的基于主成分分析的光谱降维法的缺点,提出一种新的面向颜色复制的光谱降维方法——构建对立信号的光谱降维法(BORSD)。该方法将人眼视觉特性与光谱线性降维模型相结合,通过应用对立学说构建低维线性模型的前三个基向量,并用这...
针对传统的基于主成分分析的光谱降维法的缺点,提出一种新的面向颜色复制的光谱降维方法——构建对立信号的光谱降维法(BORSD)。该方法将人眼视觉特性与光谱线性降维模型相结合,通过应用对立学说构建低维线性模型的前三个基向量,并用这三个基向量表征色度信息,其余基向量通过对残余光谱的主成分分析推导来增加光谱精度。实验结果表明,用BORSD方法构建的低维线性模型相比于主成分法可在不降低模型光谱精度的情况下具有更高的色度精度和变光照下的色差稳定性。
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关键词
光谱降
维
主成分分析
低
维
线性
模型
对立信号
人眼视觉特性
原文传递
题名
基于矩阵R理论的光谱降维方法研究
被引量:
13
1
作者
何颂华
刘真
陈桥
机构
深圳职业技术学院媒体与传播学院
上海理工大学出版印刷与艺术设计学院
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期317-325,共9页
基金
国家自然科学基金(61108087)
深圳市基础研究计划(JC200903180754A)
文摘
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。
关键词
光谱色彩学
光谱颜色复制
光谱降
维
低
维
线性
模型
同色异谱黑
Keywords
spectral color science
spectral color reproduction
spectral dimension reduction
low dimension linearmodel
metameric black
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O432.3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
基于人眼视觉特性的光谱降维模型研究
被引量:
9
2
作者
何颂华
陈桥
段江
机构
深圳职业技术学院媒体与传播学院
西南财经大学经济信息工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1459-1463,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61108087)
四川省杰出青年学术技术带头人资助计划项目(2012jq0017)资助
文摘
针对传统光谱降维方法其降维重构后的光谱数据仅是对原始光谱的数学逼近,会出现光谱误差较小但颜色色差较大的缺点,创新性的提出三种将人眼视觉特性与光谱降维相结合的方法。其中,VPCA法直接将光谱光视效率函数加权到原始光谱上再进行降维,LMSPCA方法用LMS视稚响应构建加权矩阵对原始光谱加权后再进行降维,在LMSPCA法中加权矩阵的构建有两种方式,其主要区别在于视稚响应偏差的求取方式不同。方式一中,L,M,S视稚响应偏差是各对应波长上的偏差取绝对值,而方式二中,其偏差是各对应波长上的偏差平方。LMSPCAs法在LMSPCA法基础上再采用PCA(主成分分析)方法对损失的光谱进行降维。实验结果表明VPCA法降维效果较差,LMSPCA法的两种加权矩阵降维效果接近,皆可显著提高降维模型的色度精度,但会降低模型的光谱精度,LMSPCAs法由于针对LMSPCA法因光谱加权引起的光谱损失再进行光谱补偿,其在光谱精度、色度精度以及变光照条件下的色差稳定性这三个方面都能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。
关键词
光谱降
维
光谱颜色复制
人眼视觉特性
低
维
线性
模型
PCA
Keywords
Spectral dimension reduction
Spectral color reproduction
Human visual characteristics
Low dimension linear model
Principal component analysis
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O432.3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
构建对立信号的光谱降维方法研究
3
作者
何颂华
陈桥
李博
机构
深圳职业技术学院媒体与传播学院
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期1188-1194,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61108087)
深圳市基础研究计划资助项目(JC200903180754A)~~
文摘
针对传统的基于主成分分析的光谱降维法的缺点,提出一种新的面向颜色复制的光谱降维方法——构建对立信号的光谱降维法(BORSD)。该方法将人眼视觉特性与光谱线性降维模型相结合,通过应用对立学说构建低维线性模型的前三个基向量,并用这三个基向量表征色度信息,其余基向量通过对残余光谱的主成分分析推导来增加光谱精度。实验结果表明,用BORSD方法构建的低维线性模型相比于主成分法可在不降低模型光谱精度的情况下具有更高的色度精度和变光照下的色差稳定性。
关键词
光谱降
维
主成分分析
低
维
线性
模型
对立信号
人眼视觉特性
Keywords
spectral dimension reduction
principal component analysis
low dimension linear model
opponent signal
human visual characteristics
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
P237.9 [理学—数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于矩阵R理论的光谱降维方法研究
何颂华
刘真
陈桥
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
13
原文传递
2
基于人眼视觉特性的光谱降维模型研究
何颂华
陈桥
段江
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
下载PDF
职称材料
3
构建对立信号的光谱降维方法研究
何颂华
陈桥
李博
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2015
0
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已选择
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