第33卷，第4期 2013年4月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol.33,No.4.pp1076-1081
April, 2013
基于宽带多通道的光谱反射率重建方法研究
振，万晓霞，黄新国，刘刘
强，李婵
武汉大学印剧与包装系，潮北武汉430079
摘要复制的多光谱数据获取要求图像数据具有设备无关、场景无关特性，能够真实客观表征物体额色信息。针对获取系统扰动、噪声误差以及光谱重建中调练样本典型代表性与相关性要求，提出了基于正交回归的光谱重建算法，并通过子空间跟踪的训练样本选择算法，选择重建样本与训练样本集中相关性与代表性最好的样本参与光谱重建。实验通过改造后的仙娜宽带多通道成像系统进行验证，数据表明本文提出的方法，所选训练样本能较好的表征样本空间并具有较好的正交性，在宽带多光谱成像方面，重建光谱平均色度误差为3.6，其光谱精度与色度精度较其他方法具有明显提高。
关键调子空间追踪；训练样本；光诺重建
中图分类号：TH744
引言
文献标识码：A
DOI: 10. 3964/j. issn. 10000593(2013)04-1076-06
数与训练样本的空间构成密切相关，直接影响光谱重建精
度。
传统三通道RGB相机只能获得特定条件下的色度信息，且颜色数据与设备、光照环境密切相关，不能真实客观表征颜色信息，当环境改变时RGB数据会有所不同，由于传统复制为基于同色异谱原理的条件匹配，难以实现颜色的一致性再现；光谱数据可以真实客观的表征颜色数据，尽可能避免同色异谱造成额色复制的不真实性。目前，多光谱图像获取技术可以最终得到设备无关、场景无关的光谱反射率信息能够真实客观的表征额色，但是由于多通道图像成像系统获取的图像并非光谱反射率图像，而是综合了相机光谱灵度、环境光照信息、滤色片光谱透射特性、物体光谱反射特性等信息的色度图像，因此需要在已知相机相关参数及环境信息的情况下，利用成像系统获取的多通道图像对源图像的光谱反射率进行光谱重建，去除设备与光照环境等因索的影明，使重建的光谱反射率能够真实反映源图像的光谱反射特性及颜色特性，
目前常用的光谱重建算法，主要包括违逆重建"]、维纳重建(23)、有限维重建(4")等方法。其中有限维方法通过光谱反射率的基函数与多通道信号-光谱转换矩阵进行光谱重建，但是传统有限维光谱重建方法假设成像过程为理想线性过程，并没有考虑到成像系统扰动及噪声误差，且主成分基函
另外，训练样本的空间分布直接影响光谱重建的质量，
目前训练样本的选择主要以样本的广泛代表性作为依据。如 Hardeberg以及Cheung等提出的训练样本选择方法[6]，侧重从样本之间的无关性与正交性进行考量；Mohammadi提出的基于聚类分析的样本选择方法[}]，将样本根据相似度进行聚类，然后选择最具代表性的训练样本，此方法在一定程度上解决了样本代表性与相关性问题，但是效果并不理想； Shen提出的基于特征向量与虚拟成像系统的样本选择方法等[89]，其核心思想为使重建光谱反射率与原始值之间的光谱均方根误差最小，提高了重建精度。上述方法大多从样本的相关性或广泛代表性方面进行考量，以重建光谱误差精度最小为目标，鲜有研究立足于面向复制的、同时考虑光谱色度精度的样本选择。
基于此，首先从系统扰动及噪声误差角度对光谱重建方法进行了研究，提出了基于正交回归的光谱重建算法，并针对重建光谱对色度精度的要求，提出基于子空间追踪的训练样本选择方法，从样本集中选择具有广泛代表性，且与重建光谱的色度子空间距离最近的样本作为训练样本。实验表明，本文提出的光诺重建算法以及训调练样本选取方法，能较大的提高重建光谱精度以及色度精度。
收稿日期：2012-08-28，修订日期：2012-11-05
基金项目：国家(973)重点基础研究发展计划(2012CB725302)和国家自然科学基金项目(61275172)资助
作者介：刘振，1983年生，武汉大学印别与包装系博士研究生
*通讯联系人
万方数据
e-mail: wan@whu, edu, cn
e-mail,; zhen@whu. edu cn