[发明专利]多维光谱颜色空间的构建方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种多维光谱颜色空间的构建方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的源光谱数据；

基于所述源光谱数据和预设色貌模型确定所述目标对象的色貌属性值；

基于所述源光谱数据确定所述目标对象的目标光谱主成分，其中，所述目标光谱主成分为累计贡献率达到预设阈值的光谱主成分与相对应的贡献率进行加权后得到的结果；

基于所述目标对象的色貌属性值和所述目标对象的目标光谱主成分构建多维光谱颜色空间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述源光谱数据和预设色貌模型确定所述目标对象的色貌属性值，包括：

基于所述源光谱数据确定目标条件下所述目标对象的三刺激值，其中，所述目标条件包括：任一种标准观察者条件和照明条件；

利用所述预设色貌模型对所述目标对象的三刺激值进行处理，得到所述目标对象的色貌属性值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用所述预设色貌模型对所述目标对象的三刺激值进行处理之前，所述方法还包括：

设置并输入所述预设色貌模型的模型参数，其中，所述模型参数包括：参考白的三刺激值，适应度系数，环境光系数，色感应系数，适应场亮度和灰色背景的相对亮度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述源光谱数据确定所述目标对象的目标光谱主成分，包括：

对所述源光谱数据进行降维处理，得到所述目标对象的多维光谱主成分以及每一维光谱主成分的贡献率；

基于所述每一维光谱主成分的贡献率和所述预设阈值确定保留光谱主成分，其中，所述保留光谱主成分为累积贡献率达到所述预设阈值的光谱主成分的集合；

将所述保留光谱主成分中的每个光谱主成分与相对应的贡献率进行加权，得到所述目标对象的目标光谱主成分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述保留光谱主成分中的每个光谱主成分与相对应的贡献率进行加权，包括：

利用算式Wρ_i＝ρ_i*α_i％对所述保留光谱主成分中的每个光谱主成分与相对应的贡献率进行加权，其中，ρ_i表示第i维光谱主成分，α_i％表示所述ρ_i的贡献率，i取值1至M，M表示所述保留光谱主成分中光谱主成分的总数，Wρ_i表示第i维目标光谱主成分。

6.一种多维光谱颜色空间的构建装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象的源光谱数据；

第一确定模块，用于基于所述源光谱数据和预设色貌模型确定所述目标对象的色貌属性值；

第二确定模块，用于基于所述源光谱数据确定所述目标对象的目标光谱主成分，其中，所述目标光谱主成分为累计贡献率达到预设阈值的光谱主成分与相对应的贡献率进行加权后得到的结果；

构建模块，用于基于所述目标对象的色貌属性值和所述目标对象的目标光谱主成分构建多维光谱颜色空间。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：

第一确定单元，用于基于所述源光谱数据确定目标条件下所述目标对象的三刺激值，其中，所述目标条件包括：任一种标准观察者条件和照明条件；

处理单元，用于利用所述预设色貌模型对所述目标对象的三刺激值进行处理，得到所述目标对象的色貌属性值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

设置模块，用于设置并输入所述预设色貌模型的模型参数，其中，所述模型参数包括：参考白的三刺激值，适应度系数，环境光系数，色感应系数，适应场亮度和灰色背景的相对亮度。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行权利要求1至5中任一项所述的方法。