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一种基于宽度学习的高精度光谱重建方法
文献摘要：
目的 研究一种更有效的光谱重建方法,以提升光谱重建的精度.方法 文中提出一种基于宽度学习的光谱重建方法,以包含1269个色块的孟塞尔亚光数据集和包含289个色块的Agfa IT8.2数据集为实验样本,利用商用彩色数码相机的模拟系统对所提方法进行验证,以光谱均方根误差、光谱拟合优度系数和2种色差公式为算法评价指标,并与现有的光谱重建方法进行了对比.结果 实验结果表明,该方法可实现的平均均方根误差低至0.4％,平均光谱拟合优度系数达到99.9％,平均色差低至0.147和0.112,光谱精度和色度精度都明显优于其他2种方法.结论 基于宽度学习的光谱重建算法可以有效地提高光谱重建的精度,能够实现更高精度的光谱颜色表征和再现的要求.
文献关键词：
光谱重建;宽度学习;数码相机;特征节点
中图分类号：
作者姓名：
杨艳红;万晓霞;薛智爽;刘段;邢海峰
作者机构：
武汉大学 图像传播与印刷包装研究中心,武汉 430072;湖北广彩印刷有限公司,湖北广水 432721
文献出处：
引用格式：
[1]杨艳红;万晓霞;薛智爽;刘段;邢海峰-.一种基于宽度学习的高精度光谱重建方法)[J].包装工程,2022(21):181-186
A类：
Agfa,IT8
B类：
宽度学习,光谱重建,重建方法,色块,孟塞尔,光数,集为,商用,色数,数码相机,模拟系统,光谱拟合,拟合优度,色差公式,算法评价,色度,重建算法,高光谱,颜色表征,特征节点
AB值：
0.306905
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