典型文献
基于RGB颜色信息聚类的光谱反射率重建
文献摘要：
针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题,提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法.首先对颜色进行聚类并确定聚类个数,后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建.对于实验结果,使用ΔE00、均方根误差(RMSE)以及适应度系数等标准进行评价,同时与主成分分析算法进行对比.从实验分析可得出,在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好,这时的平均CIE2000的色差为0.836,平均RMSE为0.0149,平均适应度系数为99.82％,并且,在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理.实验证明,颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建.
文献关键词：
聚类分析;光谱反射率重建;BP神经网络;颜色
中图分类号：
作者姓名：
程青彪;陈广云;王大文;李欣庭;冯洁
作者机构：
云南师范大学 物理与电子信息学院,云南 昆明 650000
文献出处：
引用格式：
[1]程青彪;陈广云;王大文;李欣庭;冯洁-.基于RGB颜色信息聚类的光谱反射率重建)[J].光学仪器,2022(03):68-74
A类：
光谱反射率重建,E00,CIE2000
B类：
RGB,颜色信息,训练样本,数据量,冗杂,分类方法,定聚,聚类个数,RMSE,适应度,聚类数,时光,这时,色差,色块,优化处理,聚类方法
AB值：
0.210253
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