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快速修复照片中的色差问题技巧数字相机的普及使得摄影成为了日常生活中的一项常见活动。
然而，即使是最优质的相机，拍摄的照片中也常常出现色差问题。
色差指的是照片中不同区域的颜色在饱和度、色调或亮度上存在差异。
色差问题可能由于光照条件、相机设置、镜头问题或后期调整等多种原因引起。
在修复这些色差问题时，我们可以采用以下技巧快速纠正。
一、使用直方图调整工具直方图是一个显示了图像亮度值分布的图表。
它将像素的亮度值在数值上表示，并以竖直轴为单位显示出现频率。
通过观察直方图，我们可以了解图像中各个亮度范围的像素数量，从而判断是否存在色差问题。
对于色差问题较严重的照片，我们可以使用直方图调色工具来调整颜色平衡。
1. 打开图像编辑软件，例如Adobe Photoshop。
2. 在菜单栏中选择“窗口”，然后点击“调整”以打开调整面板。
3. 在调整面板中找到“直方图”选项，点击打开直方图窗口。
4. 观察直方图的分布情况。
如果直方图呈现偏斜或集中在某个亮度范围，表明图像存在色差问题。
5. 使用直方图调整工具中的滑块，调整图像的亮度、对比度和色彩平衡，直到直方图呈现均匀分布。
二、使用色彩平衡工具色彩平衡工具是修复照片中色差问题的有效方法。
它允许我们通过调整红、绿、蓝三个主要颜色通道的色彩平衡来修复色差问题。
1. 打开图像编辑软件，选择需要修复色差问题的照片。
2. 在菜单栏中选择“图像”，然后点击“调整”以打开调整面板。
3. 在调整面板中找到“色彩平衡”选项，点击打开色彩平衡调整窗口。
4. 在色彩平衡调整窗口中，可以看到三个色相滑块，分别对应着红、绿、蓝三个颜色通道。
根据照片中的色差情况，调整滑块的位置来平衡图像的颜色。
5. 如果照片中存在偏黄或偏蓝的色差问题，我们可以通过调整红色和蓝色通道来修复。
如果照片中存在偏绿的色差问题，我们可以通过调整绿色通道来修复。
6. 不断尝试调整滑块的位置，观察照片的变化。
在调整过程中，我们可以选中“预览”选项，以实时查看调整效果。
遥感图像处理与分析作业一、名词解释1.辐射亮度：辐射源在某一方向的单位投影表面在单位立体角内的辐射通量。
2.光谱反射率：被物体反射的光通量与入射到物体的光通量之比。
3.合成孔径雷达：合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。
利用遥感平台的移动，将一个小孔径的天线安装在平台侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨率的雷达。
4.假彩色遥感图像：根据加色法合成原理，选择遥感影像的某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。
5.大气窗口：由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。
把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口6.图像空间分辨率：指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。
7.NDVI: (Normal Differential Vegetation Index)归一化植被指数。
被定义为近红外波与可见光红波段图像灰度值之差和这两个波段图像灰度值之和的比值。
8.像点位移：地形的起伏和投影面的倾斜会引起航片上像点的位置的变化，叫像点位移。
9.后向散射：在两个均匀介质的分界面上，当电磁波从一个介质中入射时，会在分界面上产生散射，这种散射叫做表面散射。
在表面散射中，散射面的粗糙度是非常重要的，所以在不是镜面的情况下必须使用能够计算的量来衡量。
通常散射截面积是入射方向和散射方向的函数，而在合成孔径雷达及散射计等遥感器中，所观测的散射波的方向是入射方向，这个方向上的散射就称作后向散射。
10.大气校正：大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
11.漫反射：当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时，表面会把光线向着四面八方反射，所以入射线虽然互相平行，由于各点的法线方向不一致，造成反射光线向不同的方向无规则地反射，这种反射称之为“漫反射”或“漫射”。
测绘中的遥感影像解译与多光谱分析方法引言遥感影像解译与多光谱分析在现代测绘中扮演着重要的角色。
通过遥感技术，我们可以获取大范围、高分辨率的地面信息，进而应用于地图制图、环境监测、资源管理等领域。
本文将探讨遥感影像解译的方法和多光谱分析的应用。
一、遥感影像解译的基本原理遥感影像解译是指通过解读和识别遥感数据中的地物信息，进行图像分类和物质检测。
其基本原理是利用遥感影像上不同地物对太阳辐射的不同反射率或辐射亮度进行区分，从而将地物分类。
这种分类依靠遥感影像的光谱特征和空间关系。
二、遥感影像解译的常用方法1. 监督分类法监督分类法是一种常用的遥感影像解译方法。
它基于由遥感数据带来的信息，将图像像素按其表观特征分成不同类别。
这种方法需要先人工设置一些样本，通过对这些样本进行分类并提取出特征，然后使用机器学习算法对整个遥感影像进行分类。
2. 非监督分类法与监督分类法相对应的是非监督分类法。
这种方法不需要预先设置训练样本，而是通过对图像数据的无偏估计来进行分类。
它通过对图像中像素值的统计分析，将图像像素分为不同的类别。
非监督分类法常用的算法有K均值聚类法、欧几里德距离法等。
3. 物体识别法物体识别法是一种基于知识库的遥感影像解译方法。
它通过对地理信息数据的认知和分析，将遥感影像中的地物与预先设定的模型进行匹配。
这种方法需要在解译过程中进行专业知识的引导和规则的验证。
三、多光谱分析在遥感影像解译中的应用多光谱分析是利用多光谱遥感影像数据进行地物解译和信息提取的方法。
多光谱指的是波段数超过三个的遥感影像数据。
通过多光谱分析，我们可以获得更多的光谱信息，以获取更准确和全面的地物分类结果。
1. 多光谱遥感影像分类多光谱遥感影像分类是利用图像中的光谱信息进行地物分类的方法。
多光谱影像一般包括蓝光、绿光、红光等波段，可以通过不同波段之间的光谱差异来区分地物。
例如，植被在红光波段呈现较高的反射率，而水体在近红外波段呈现较低的反射率，通过对不同波段进行组合和分析，可以实现对地物的分类。
高级修技巧修复过曝和欠曝的照片现代摄影技术的发展让我们能够轻松拍摄出色的照片，但有时候我们可能会遇到一些灯光条件不佳的情况，导致照片过曝或欠曝。
过曝是指拍摄的照片因为过多的光线进入相机而导致图像过亮，而欠曝则是指照片因为过少的光线而过暗。
这些问题如果不加以修复，会严重影响照片的质量和观赏性。
在本文中，我将介绍一些高级修技巧来修复过曝和欠曝的照片，帮助你提升你的摄影技术。
1. 软件修复工具修复过曝和欠曝照片最简单的方法之一是使用各种图像编辑软件，比如Adobe Photoshop或Lightroom等。
这些软件提供了一系列的修复工具，允许我们对曝光进行准确的调整。
在修复过曝照片时，我们可以通过降低亮度、增加对比度和调整曲线等方法，以减少图像的过度曝光。
而在修复欠曝照片时，增加亮度、提高曝光补偿和调整阴影等方法则相应地可以增加图像的明亮度。
2. HDR技术HDR（高动态范围）技术是一种通过多次曝光来获得更大亮度范围的方法，它可以有效修复过曝或欠曝的照片。
通过将不同曝光程度的照片合成，可以保留高光和阴影中的细节，使图像更加平衡和自然。
这种技术可在相机中进行设置，也可通过后期软件进行处理。
通过使用HDR，我们可以更好地还原照片的亮度和细节，使照片更加生动和具有视觉冲击力。
3. 曝光补偿曝光补偿是一种在拍摄时直接调整相机曝光设置的方法，适用于修复现场过曝或欠曝的情况。
通过使用相机的曝光补偿功能，我们可以手动增加或减少曝光，以达到更好的曝光效果。
在遇到过曝的情况时，我们可以适当减少曝光补偿，避免图像过亮。
而在遇到欠曝的情况时，适当增加曝光补偿则有助于提高图像的明亮度。
4. 滤镜和镜头使用滤镜和镜头也是修复过曝和欠曝照片的一种方法。
适合逆光拍摄场景的渐变ND滤镜可以帮助减少过曝，将亮度均衡到整个画面。
而适合拍摄暗部细节的ND滤镜则有助于增加图像的明亮度，帮助修复欠曝。
此外，一些镜头也具有更广的动态范围，可以在拍摄时减少过曝或欠曝现象。
相机照片过曝怎么修复？手把手教你修复
当拍照的时候，周围的光线过强，就会导致我们拍摄的照片出现过曝。
不知道有多少小伙伴遇到过照片过曝的情况，遇到这种时候你们都会怎么做呢？是把照片删除了吗？其实我们可以不用删除过曝照片，只需要使用软件对它们进行修复就好了。
那你们知道如何修复过曝照片吗？有需要修复的小伙伴，快点往下看文章吧。
方法一：使用图片转换器来修复过曝照片
【操作简易度】★★★★☆
迅捷图片转换器是一款能够简单好用的图片格式转换软件，它除了可以用来转换格式外，还可以用来修复照片。
【修复步骤】
步骤一：打开软件后，点击【照片修复】下的【过曝修复】功能。
步骤二：选择需要修复的照片后，等待软件自动修复过曝完成，接着点击【立即保存】就可以了。
顺带一提，我们只需要安装这款软件的APP，就可以实现在手机上编辑修复照片的操作，感兴趣的小伙伴，可以使用看看。
方法二：使用PS来修复过曝照片
【操作简易度】★★★☆☆
这款修图软件，相信不少小伙伴都有听说过吧，我们也可以用它来修复过曝的照片。
【修复步骤】
将会图片导入PS后，使用【曝光度】工具，就可以来修复照片过曝了。
看完这篇文章，大家都学会如何修复过曝的照片了吗？如果你们在修复的过程中，还有遇到什么不懂的地方，欢迎随时私信我。
实验5 多光谱图像合成一、实习目的和要求1、了解彩色的基本特性和相互关系。
2、掌握三原色及其补色，掌握加色法及其减色法。
3、认识彩色正负像片的产生过程。
4、彩色合成原理二、材料和工具卫星图像、计算机,遥感图像处理软件等。
三、原理与方法遥感图像光学处理的目的是通过光学手段增强目标地物的影像差异或影响特征，将目标地物从环境背景信息中突出出来。
1、色度学的基础知识（1）颜色与视觉：在电磁波谱中，波长在0.38~76um范围的电磁波能够引起视觉反应，产生色觉的差异。
物体的颜色取决于两方面的因素，对发光体而言，物体的颜色由其发出的光所具有的波长而定。
常见的地物多为非发光体，其颜色取决于地物对可见光各波段的吸收、反射和透射等特性。
对不透明地物而言，其颜色取决于地物对可见光的吸收、反射特性。
地物对可见光各波段具有选择性的吸收和反射，则产生了彩色；地物对可见光各波段不具有选择性的吸收和反射，即对各波段具有等量吸收和反射，则产生非彩色。
（2）彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。
明度是指彩色的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度的感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉越明亮，即有较高的明度。
明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的的反射率。
色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。
饱和度是彩色的纯洁性，取决于物体表面的反射光谱的选择性程度，反射光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。
非彩色，即黑白色只用明度来描述，不使用色调和饱和度。
（3）颜色立体：下左图是表示明度、色调和饱和度三者之间关系的理想模型。
模型呈枣核形，中间垂直轴代表明度，从底端到顶端，由黑到灰再到白，明度逐渐递增。
中间水平面的圆周代表色调，顺时针方向由红、黄、绿、蓝到紫逐步过渡。
圆周上的半径大小代表饱和度，半径最大饱和度最大，沿半径向圆心移动时饱和度逐渐降低，到了中心便成了中灰色。
如果离开水平圆周向上、下（白或黑）的方向移动，也说明饱和度降低。
农作物可见光-短波红外光谱反射率测量1 范围本文件规定了农作物可见光-短波红外光谱反射率田间测量的要求与规范，包括：测量条件、测量准备、田间测量过程、光谱测量结果处理、测量报告与数据文件存储。
本文件适用于获取已开发利用为农用地区域内的典型农作物（小麦、玉米、水稻、马铃薯、大豆等）可见光-短波红外波段（380-2500nm）冠层及叶片的光谱反射率的田间测量。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅注日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 33988-2017 城镇地物可见光-短波红外光谱反射率测量GB/T 36540-2018 水体可见光-短波红外光谱反射率测量GB/Z 33451-2016 地理信息空间抽样与统计推断3 术语和定义GB/T 33988-2017、GB/T 36540-2018 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1农作物冠层 crop canopy农作物冠层是农作物群落大致处于相同高度的冠连成的集合体，是农作物群体中作物茎秆以上连同集生枝叶的部分形成的稠密顶层。
3.2农作物冠层反射光谱 canopy reflection spectrum of crop农作物冠层反射辐亮度随波长的变化。
3.3农作物冠层光谱反射率 canopy spectral reflectivity of crop农作物冠层在指定波长处的反射辐亮度的π倍与入射辐射通量密度之比。
3.4农作物叶片反射光谱 leaf reflection spectrum of crop农作物叶片反射辐亮度随波长的变化。
3.5农作物叶片光谱反射率 leaf spectral reflectivity of crop农作物叶片在指定波长处的反射辐亮度的π倍与入射辐射通量密度之比。
3.6生育时期 growth stages根据农作物在整个生育过程中器官发生的顺序和形态特征而划分的若干个时期。
照片调色秘籍如何修复老旧照片的色彩失真褪色对比度和明暗度问题照片调色秘籍：修复老旧照片的色彩失真、褪色、对比度和明暗度问题随着科技的发展和数码相机的普及，照片已成为我们记录生活点滴和美好回忆的重要方式之一。
然而，随着时间的推移，旧照片往往出现色彩失真、褪色以及对比度和明暗度问题。
针对这些问题，本文将分享一些照片调色秘籍，以帮助您修复老旧照片，使其恢复原本的色彩和质感。
一、调整色彩失真问题老旧照片常常受到色彩失真的影响，表现为整体偏黄或偏蓝。
为了修复这种问题，可以使用图像处理软件中的色彩平衡和饱和度调整工具。
1. 色彩平衡调整：选择照片中感觉色温偏暖或偏冷的区域，通过微调红、绿、蓝三个通道的亮度，将其调整为更接近自然的色彩。
2. 饱和度调整：适度增加照片的饱和度，可以使其色彩更加鲜艳，但不要过度，以免影响照片的真实感。
二、修复褪色问题随着时间的流逝，老旧照片的色彩逐渐褪去。
要修复这种问题，可以通过图像处理软件中的曲线调整工具。
1. 褪色修复：在曲线调整工具中，选择输入和输出的灰度值，将曲线调整为S形，增强照片的对比度，使其色彩更加饱满。
2. 色彩还原：对照片进行分层处理，使用颜色平衡工具调整每个通道的色彩，以恢复照片原有的色彩。
三、增强对比度和明暗度老旧照片常常缺乏对比度和明暗度，整体偏暗或过曝。
为了修复这些问题，可以使用图像处理软件中的阴影、高光和曲线调整工具。
1. 阴影和高光调整：适当增加阴影部分的亮度和高光部分的暗度，以增强照片的对比度。
2. 曲线调整：通过曲线调整工具，选择输入和输出的灰度值，拉伸曲线，增强照片的明暗度对比，使细节更加清晰。
四、其他注意事项除了以上的调色技巧，还有一些其他注意事项可以帮助您更好地修复老旧照片的色彩失真、褪色以及对比度和明暗度问题。
1. 备份原始照片：在进行任何修复调色之前，务必备份原始照片。
这样即使在修复过程中出现错误，您仍然可以回到原始照片。
2. 分层处理：为了更好地调整照片的色彩和对比度，建议将照片进行分层处理，这样可以单独对每一层进行调整，并且不会破坏原始照片。
数字图像处理复习资料（补充的答案）遥感和数字图像处理复习题⼀、名词解释：数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像⽚影像经采样量化后的⼆维数字灰度序列图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化像素：将地⾯信息离散化⽽形成的格⽹单元辐射误差：传感器接受到的电磁波能量和⽬标本⾝辐射的能量是不⼀致的辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程灰度直⽅图: 以每个像元为单位，表⽰线性拉伸:采⽤线性或分段线性的函数改善图像对⽐度平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状⽬标突出滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防⽌⼲扰的⼀项重要措施⾼通滤波：保留图像的⾼频部分⽽消弱低频部分的处理低通滤波：保留图像的低频部分⽽抑制⾼频部分的处理植被指数：根据地物光谱反射率的差异作⽐值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿⾊⽣物量，能够提取植被的算法称为植被指数伪彩⾊合成：将⼀个波段或单⼀的⿊⽩图像变换为彩⾊图像，从⽽把⼈眼不能区分的微⼩的灰度差别显⽰为明显的⾊彩差异，更便于解译和提取有⽤信息。
真彩⾊合成：根据彩⾊合成原理，可选择同⼀⽬标的单个多光谱数据合成⼀幅彩⾊图像，当合成图像的红绿蓝三⾊和三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩⾊原理，就称为真彩⾊合成。
假彩⾊合成：根据加⾊法或减⾊法，将多波段单⾊影像合成为假彩⾊影像的⼀种彩⾊增强技术。
密度分割法:对单波段⿊⽩遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的⾊彩，使之变为⼀幅彩⾊图像直⽅图均衡化：将原图像的直⽅图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直⽅图，然后按均匀直⽅图像修改原图像的像元亮度值，从⽽获得⼀幅亮度分布均匀的新图像。
监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进⾏分类的⽅法⾮监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的⼤⼩进⾏归类合并（将相似度⼤的像元归为⼀类）的⽅法特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,⽤于进⾏分类的学习和训练,以建⽴分类模型或分类函数（即感兴趣区）。
照片修秘籍如何修复照片中的过曝部分照片修秘籍：如何修复照片中的过曝部分照片是人们记录生活、美化记忆的重要方式之一，但有时候由于光线过于强烈或拍摄设置错误等原因，会导致照片中出现过曝的问题。
过曝指的是照片中的部分区域过亮，细节丢失，造成整体画面失衡。
然而，不必担心，本文将分享一些修复照片过曝问题的技巧，帮助您恢复图像的细节及原本的色彩。
一、调整曝光度修复过曝照片最简单直接的方法就是调整曝光度。
在后期处理软件中，一般都有曝光度调节的功能，您可以通过减小曝光值来还原照片的细节。
请尝试逐渐调整曝光度，直到达到您满意的效果为止。
同时，注意不要调整过度，以免造成其他区域的细节丢失。
二、恢复高光过曝照片中常见的问题是高光部分过于明亮，这些区域会失去细节。
为恢复高光的细节，您可以使用软件中的阴影/高光调整工具。
调整工具通常包括高光、阴影和中间调，可以分别调整这些细节的亮度和对比度。
通过适当地调整高光和阴影，您可以尽可能地恢复过曝区域的细节。
三、修复色彩平衡过曝照片中的颜色可能会失真，特别是在高光区域。
您可以使用后期处理软件中的色彩校正工具来修复色彩平衡。
一般来说，通过微调色彩校正工具中的色调、饱和度和明度等参数，您可以修复过曝区域的色彩问题，使其更加自然真实。
四、利用HDR技术如果您的照片中存在极度过曝的区域，并且仅通过曝光和色彩调整无法恢复细节，那么HDR（高动态范围）技术将是一个不错的选择。
HDR技术可以将多张曝光不同的照片合成一张图像，从而充分展示照片中的亮部和暗部细节。
通过合成不同曝光的照片，您可以还原照片中过曝区域的细节，并产生更丰富的色彩层次。
五、使用修复工具对于过曝照片中一些无法通过调整曝光和色彩恢复的细节缺失，您可以使用修复工具进行补充。
常见的修复工具包括克隆工具和修复画笔工具。
通过选择与目标区域相似的纹理和颜色，您可以修复细节缺失的地方，并使照片呈现出更加完整的画面。
六、降低曝光时间为避免过曝问题，拍摄时可以尝试控制曝光时间。
用多光谱照相机恢 复图片的红光光谱反射率 Noriyuki Shimano,* Kenichiro Terai, and Mikiya Hironaga 部门信息，近畿大学科学与工程学院,3-4-1,Kowakae,大田区和东大阪市。 577 - 8502年大阪,日本 通讯地址:shimano@info.kindai.ac.jp 2007年2月15日收到,2007年6月8日修改;2007年6月24日接受 2007年7月16日发布(Doc.ID 80035);2007年9月19日公布 在不同的光照下，通过使用传感器对要成像的物体进行光谱信息的采集使重要的复制彩色图像的方法。这种方法的准确性使依靠光谱相机模型对五种不同的恢复精度模型对比得出的。
结果表明:维纳估计,使用噪声方差估计,提出了IEEE反式。图像处理。从不同的学习样本中，发现15，1848（2006）恢复谱的反射率比别的测试样品更准确。
©2007美国光学学会 330.1690:330.1730,OCIS守则,330.6180 150.0150
1.介绍 对象的颜色感觉取决于物体的表面,照明和人类视觉系统之间的相互作用。对象的光谱相对于红光颜色的对象的物理特性,即,他们是独立的灯饰和图像采集设备。因此，光谱的恢复相对于红光的要成像的对象来说，不仅复制很重要，而且彩色图像在各种灯饰[1 - 3]研究计算颜色视觉[4 - 6]和颜色恒常性[7]方面也很重要。在很多调查中我们采用，光谱的恢复相对于红光r，用传感器反应p并且还提出了几个模型，其中，r是一个N1向量,p是一个M1向量,N代表样品在可见光波长的数量,和M代表传感器的数量。一个光谱反射率rˆ通常是通过应用一个N中恢复过来。T传感器响应p M矩阵,即。,rˆ= Tp。这些模型主要分为两类:首先是维纳猜想,这样可以最大限度减少的意义红光相对恢复和测量光谱平方误差(MSEs）[10 - 12],第二个是一个模型,该模型基于有限维线性模型的使用对象的光谱相对于红光[13 - 16],即。,光谱反射率由正交线性组合基础的载体。另一个修改后的线性模型使用重量列之间的回归分析标准正交基向量的向量来表示。已知光谱相对于红光和相应的传感器(20,24)的反应;在这个模型向量通常的基础导出了光谱的主成分分析 相对于红光或派生通过奇异值分解(圣)[25]。修改后的模型称为Imai–Berns(26、27)模型。通常基础向量的数量用于恢复光谱的相对于红光线性的模型的数量等于传感器,因为一个数字向量的数量大于传感器不能给出准确恢复光谱(26、27),也没有产生一个单一的解决方案。因此史和希利提议一种新的模式恢复光谱相对于红光用基础向量多传感器,同时增加经济复苏(28)的准确性。最近,准确性不同的光谱相对于红光恢复模型比较[27日29日]。其他的模型提出了;例如,模型,使用metamer-setbased方法30 -,Matrix-R方法(18、21),(33)和神经网络用于光谱相对于红光恢复从传感器的响应。 从实用的观点来看,它相对于红光成像没有先验知识对象的光谱是理想的恢复相对于红光的光谱。的 图像采集系统和噪声方差自相关矩阵的谱相对于红光对象。这将需要一个摄像头捕捉到恢复光谱相对于红光利用维纳估计。估计的准确性很大程度上取决于用于维纳估计噪声方差。最近我们中的一个(n . Shimano)提出了一种新的模型来估计噪声方差的图像采集系统。也表明,光谱相对于红光的对象被成像通过使用图像数据多光谱相机没有的先验知识光谱反射率的对象和噪声中图像采集系统[34-36]准确恢复使用维纳估计。在本文,的光谱相对于红光恢复的准确性使用不同的模型通过使用比较多光谱相机。结果表明,光谱相对于红光恢复使用的维纳滤波器噪声方差估计,提出[36]更准确当学习光谱相对于红光比其他人样品不同的测试样品。 本文组织如下。第二部分描述光谱相对于红光的恢复模型。在第三节、实验过程和结果。第四节给出了结论。
2.相对于红光恢复光谱模型 在本节中,相对于红光光谱的恢复的模型简要综述。综述了模型维纳估计(维纳估计使用估计噪声方差(36)为简便起见称为维纳估计,伪逆模型(18 - 23)(下面维纳估计的修改通过回归分析称为伪逆模型),线性模型[7],Imai-Berns模型24日,29日,和Shi-Healey模型[28]。 颜色复制允许的向量空间表示法简单的配方的问题。在这种方法中,可见波长从400年到700海里采样间隔10 nm,的数量样品是用n .正如第一节中提到的,传感器的响应矢量p从一组颜色传感器为对象以N1光谱反射向量r可以表达通过 p = SLr + e, （1） 在p是M1传感器响应向量米通道传感器,年代是一个光谱敏感性的锰矩阵的传感器,L是一个神经网络对角矩阵与光源的光谱功率分布的样本沿着对角线,e是M1加性噪声向量,其中包含不仅来自传感器的噪声 光谱特性的测量误差传感器、灯饰和相对于红光,这噪音是表示为系统噪声[36]。 A.维纳估计 让p是一个传感器反应所获得的图像收购对象的光谱反射率r。如果一组传感器的光谱特性照明,和对象的相对于红光已知,那么矩阵W的均方误差最小化欧几里得范数的Er−Wp2是派生(10、11)
（2） E·和T代表了期望和转置分别为一个矩阵,RSS是一种自相关矩阵的谱相对于红光测试或学习样本,SL代表SL e2是一个用于噪声方差估计,我是单位矩阵,其中噪音被认为是不相关的随机变量零的意思。如果用于估计噪声方差E2等于实际系统的噪声方差值MSE将最小化[36]。的自相关矩阵的谱相对于红光和噪声方差所需的光谱相对于红光中恢复维纳估计。因此很难估计方法在实际情况下,因为他们通常未知的。 如果实际的系统噪声方差估计可以通过学习样本,然后可以使用噪声方差和自相关矩阵的学习样本的光谱相对于红光Eq。(2)最小化的MSE的光谱相对于红光中恢复过来。这是模型的动机。在维纳估计噪声方差必须分为两类,即噪声方差的估计和实际系统噪音。由于实际系统噪声通常是未知的,噪声方差用于Eq。(2)只是一个猜测。让我们考虑如何估计实际系统噪声方差。 表面反射光谱的自相关矩阵通过RSS = ErrT给出。自自相关矩阵RSS是对称的,它是由一组特征向量表示矩阵的特征值为RSS = VVT,在V代表基础矩阵,即。,它包含一组自相关矩阵的特征向量。是一个护士 N用积极的特征值矩阵的对角矩阵沿着对角线降序。让SLV= SLV1/2。用RSS = VVT的关系和SLV = SLV1/2 Eq。(2),误差向量r之间恢复向量rˆ和一个实际的表面反射向量r是由
（3）
矩阵的奇异值分解的可以写成这里，，表示第i个奇异值和第i个左和右奇异向量,分别。如果测试的相对于红光一样相对于红光用于学习样本，然后 替换这些关系和Eq。(1)为情商。(3)和假设r和e是互不相关的推导出
（4） 其中bij表示右奇异向量的第i个行，bj,j = 1,。
的V和2代表了实际系统噪声方差的定义,即,i,e,已经习惯得到Eq。(4),最小值家中小企业的恢复光谱相对于红光Eq。(4)可以得到如果噪声方差用于大霸王-3212 j .选择。Soc。点。/卷。2007年10月24日,10号。同轴和e2等于实际系统噪声方差2[36]。如
果我们让噪声方差= 0的维纳估计,然后,MSE e2 = 0(通过让派生E2 = 0 Eq(4)]。
(5) 然后估计系统噪声方差可以用表示为
（6） 因此系统噪声方差可以用情商估计。(6),由于分子除了硕士= 0和分母的Eq。(6)可以计算如果物体表面反射光谱,光谱敏感性传感器的光谱功率分布光源是已知的,硕士= 0在实验中通过使用Eq。(3)与维纳滤波器零噪音传感器响应方差和平均r2在颜色样本。因此实际的噪声方差估计从情商。(6)[36]。读者谁有兴趣评估方法可以参考吗(36)的更多细节。因此谱相对于红光恢复与维纳估计用准确情商的噪声方差估计。(6)和自相关矩阵的谱相对于红光学习样本为情商。(2)。 B .伪逆模型 修改维纳估计的回归分析是出于不使用先验知识，要求光谱敏感的传感器和照明的光谱功率分布。 让π是一个传感器响应向量所获得的一个已知的图像采集光谱反射率ri第i个对象,i代表一个数字。让P是一个可包含传感器响应矩阵p1,p2,。,pk,让R是一个Nk矩阵包含相应的光谱相对于红光r1、r2。家乡, 凯西在哪里学习样本的数量。的伪逆模型(18 - 23)是找到一个纳米矩阵W最大限度地减少R−WP,符号表示 弗罗贝尼乌斯规范[37]的矩阵W （7） 其中P +表示矩阵的伪逆矩阵[25]矩阵W P .通过应用到传感器响应向量,即。光谱反射率r rˆ= Wp,ˆ估计。因此该模型不使用传感器的光谱敏感性和照明的光谱功率分布,但只使用光谱相对于红光学习样本。 C .线性模型
光谱相对于红光对象通常是光滑的可见光波长,并由一个基础向量的线性组合得到主成分分析或计算的光谱相对于红光[13 - 16]表示，如果这些向量是由v1、v2，,然后光谱反射率r表示
Vvvvrdd
2211ˆ
（8）
d代表基础向量的数量,代表的权重向量的基础,代表一个d1包含维列向量权重作为元素和V代表Nd基础矩阵包含第一维基础向量是列向量。被忽视了噪音和替代Eq。(8)为情商。(1),重量列向量是
pVSLˆ (9)
替换(9)到情商Eq。(8)导致了光谱反射率中恢复过来,这个模型需要相对于红光传感器的光谱特性,照明。 D. Imai-Berns模型 Imai-Berns模型是线性模型的修改通过使用重量列向量之间的回归分析基础向量来表示已知的光谱相对于红光和相应传感器响应向量[24日29日]。 让Ω是一个包含了d×k矩阵列向量的权重来表示已知光谱相对于红光k,是一个可矩阵包含相应的传感器响应向量相对于红光p1,p2,。,pk。之间的回归分析这些矩阵表示为−BP。一个d×M矩阵B,最小化弗罗贝尼乌斯规范给出的
(10) 因为重量列向量传感器响应估计矢量p作为，估计光谱反射矢量来源于Eq。(8),该模型不使用传感器的光谱特征和照明。 E. Shi-Healey模型 从Eq。(9),不能独特的光谱反射率的线性模型,如果找到了基础向量的数量是不同的传感器。史和希利提出了一个模型来恢复光谱反射率,使用更多的基础矢量传感器相比较,最类似于一个学习光谱反射率之间的光谱相对于红光符合线性模型和传感器响应[28]。 让V1成为一个矩阵,包含,让V2是一个矩阵,包含。因此传感器响应矢量p通过收购对象的光谱反射率r等于
