[发明专利]一种基于色相聚类的光谱降维方法

权利要求书

1.一种基于色相聚类的光谱降维方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1,根据训练样本颜色特性依据色相环原理确定主要色相，利用色相聚类确定每个主要色相所对应的训练样本子集；所得的分区数量为m，此时每个分区对应着一个具有相同颜色特征的光谱值子集，并计算每个训练样本所具有的色相角及饱和度；

步骤S2，判断是否划分低饱和度颜色分区：

(a)若不划分低饱和度颜色分区，则确定每个分区对应的色相角范围，按照色相角范围由小到大的顺序对分区进行标记，分别为H(1)，H(2)，H(3)…H(m)，且各分区分别对应的光谱值子集记为A(1)，A(2)，A(3)…A(m)；

(b)若划分低饱和度颜色分区，先确定低饱和度颜色分区所对应的饱和度阈值；当训练样本对应的饱和度小于饱和度阈值则属于低饱和度颜色分区，当训练样本对应的饱和度不小于饱和度阈值则属于其他分区，低饱和度颜色分区标记为H(1)，其对应的光谱值集合记为A(1)；再确定其他分区所对应的色相角范围，按照色相角范围由小到大的顺序对其进行标记，分别为H(2)，H(3)，H(4)…H(m)，且各分区分别对应的光谱值集合记为A(2)，A(3)，A(4)…A(m)；

步骤S3，对每个分区的光谱值集合采用多元统计分析法，得到每个分区的特征向量；选择相对应的特征向量数量作为该分区的降维维数；

步骤S4，利用色相聚类判断待测试样本所在的分区，使用该分区的特征向量对待测试样本进行光谱降维处理；最后通过查找所在分区进行光谱重构，得到重构后的待测试样本光谱反射率。

2.根据权利要求1所述的一种基于色相聚类的光谱降维方法，其特征在于：其中，步骤S1包括以下步骤：

步骤S1-1，根据训练样本颜色特性依据色相环原理确定主要色相，利用色相聚类确定每个主要色相所对应的训练样本；

步骤S1-2，所得的分区数量为m，此时每个分区对应着一个具有相同颜色特征的光谱值集合；

步骤S1-3,计算训练样本所具有的色相角及饱和度；具体方法有两种方法：

方法1：在固定的观察环境下，计算训练样本光谱反射率所对应的CIE XYZ值，即：

其中，k为调整因数，r(λ)为训练样本对应的光谱反射率，I(λ)为光谱的相对光谱分布曲线，是CIE颜色匹配函数；

通过颜色空间转换函数将训练样本的CIE XYZ值转换到CIE Lab值，色相角h及饱和度C，即：

其中，(X,Y,Z)为训练样本的CIE XYZ值，(X_n,Y_n,Z_n)为CIE标准照明体照射到完全漫反射体表面的三刺激值；

方法2：对训练样本集对应的光谱值集进行采用多元统计分析法，得到特征向量；根据特征向量的方差贡献率从大到小的方式进行排列，记为pc(1)，pc(2)，pc(3)…pc(n)；

其中，pc(i)是其第i个特征向量，d(i)是特征向量i对应的系数，n是光谱采样间隔；

取前三个特征向量pc(1)，pc(2)，pc(3)，计算训练样本的色相角h及饱和度C，即：

3.根据权利要求1所述的一种基于色相聚类的光谱降维方法，其特征在于：其中，步骤S4包括以下步骤：

步骤S4-1，选择与计算训练样本得到色相角及饱和度的方法相一致，计算待测试样本所具有的色相角及饱和度；

步骤S4-2，判断待测试样本所在的分区，利用色相聚类判断待测试样本所在的分区，并对待测试样本所在分区进行标记；若待测试样本刚好在两个分区的分界线，待测试样本在两个分区都进行降维，计算在变换多种光源情况下降维之后的数值与待测试样本之间的色差，选择多光源色差值之和最小所在的分区作为待测试样本所在的分区，并标记所在分区；

步骤S4-3，使用该分区的特征向量对待测试样本进行光谱降维；最后通过查找所在分区进行光谱重构，得到重构后的待测试样本光谱反射率。