基于杂波复合特性的伪装效果评估算法研究

针对传统伪装效果评估算法只适用于特定观察条件,无法分辨更多的图像细节的问题,对纹理杂波度量算法展开分析,并对比了典型的纹理杂波度量算法的预测表现和与人眼视觉感知的相关性;针对算法缺乏对伪装图像的颜色分析与考量的问题,提出结合杂波复合特性的综合伪装效果评估方法,通过主观评估实验验证,提出的算法与人眼视觉感知具有高度一致性和良好的预测表现,可为从事该领域相关研究的人员提供参考和理论支持。

基于亮度因数分级BP神经网络的多基色显示系统色度转换模拟

针对多基色显示系统的颜色转换问题,提出一种基于亮度因数分级BP神经网络的色度转换方法,并建立CIE标准(X,Y,Z)空间到多基色(K_(1),K_(2),…,K_(n))空间的转换模型;将整个(X,Y,Z)颜色空间按训练样本的亮度因数Y分解成多个二维子空间,并形成亮度因数分级子空间BP网序列,从而减少了从低维度空间向高维度空间进行颜色转换时出现的同色异谱问题。以五基色LED显示系统为例,对亮度因数分级BP网的有效性开展验证实验。首先根据五基色LED显示系统的实际色度参数,建立了五基色显示系统(K_(1),K_(2),K_(3),K_(4),K_(5))空间到CIE标准(X,Y,Z)空间的线性转换模型;在此基础上采用最小色差匹配法,生成了典型亮度因数分级训练样本集和测试样本集,并完成了BP神经网络的训练和测试。结果表明,训练样本集的CIE1976L^(*)a^(*)b^(*)平均色差达到6.37以下,并且还有进一步的改进空间,为多基色显示系统的颜色转换工作提供了一种有效的技术途径。

光谱成像的图像颜色恒常性计算方法

光谱成像可以记录拍摄场景的光谱信息,从而实现颜色的高保真复现,图像的光谱信息通常同时混合了物体的光谱信息和光源信息,所以现有的光谱成像颜色还原需要通过提前放置的标定板或已知光谱特性的物体获取拍摄环境的光源信息,再进行图像的颜色恒常性校正。但光谱相机在实际使用过程中,通常难以满足上述条件,从而对图像高保真颜色还原提出挑战。针对此问题,提出一种光谱成像的图像颜色恒常性计算方法,将光谱成像系统获得光谱数据转换到XYZ颜色空间,并将图像分区域进行统计得到图像的统计点,通过大量常见光源的分布规律,给统计点施加位置权重和色温权重,同时设置亮度权重去除图像中过暗和过饱和的统计点,利用加权平均获得环境光的色度参数,根据需求将图像的XYZ颜色空间数据转换到RGB颜色空间,根据环境光的色度参数计算图像不同通道的增益,从而完成光谱图像的颜色恒常性计算。为了验证所提出算法的有效性,对140张光谱图像进行处理,计算算法得到的环境光色度参数和真实光源色度之间的再现角误差,对校正结果进行评价,结果表明提出的算法明显优于光谱图像不做处理和灰度世界法。为进一步分析算法校正结果与人眼感知之间的联系,设计颜色心理物理学实验中的分度实验,18名视觉正常的观察者参与实验,所有观察者对算法校正结果打分的平均值介于良好和优秀之间,可以满足实际使用需求;沿着平均色温线的方向,观察者所允许的光源色度差异较其它方向稍大;在图像中包含大面积记忆色时,当光源色度差异向使记忆色饱和度增大的方向偏移时,此时观察者所容忍的色度差异变大。由客观和心理物理学实验结果可知,所提出的算法可以在拍摄光源未知,且没有标板的情况下,较好的对光谱成像中的图像颜色恒常性进行处理,为光谱图像的颜色高保真再现打下基础。

基于散射光谱加和性的金属漆颜料制品的光谱双向反射分布函数重建研究

金属漆颜料制品的光谱双向反射分布函数(BRDF)与其组成成分有关,快速准确重建出成分相近的金属漆颜料制品的光谱BRDF数据,对指导金属漆颜料制品的光谱BRDF建模,减少其光谱BRDF数据采集的人力物力成本具有重要意义。基于散射光谱加和性原理,提出了一种使用少数金属漆颜料制品的光谱BRDF数据重建出具有不同成分比例金属漆颜料制品的光谱BRDF数据的方法。该方法将金属漆颜料制品的光谱BRDF视为其各组成部分光谱BRDF的线性组合,通过求解线性方程组得出各组成部分的光谱BRDF,然后通过赋予各组成部分光谱BRDF不同的权重,采用加权求和方法重构出成分比例不同的金属漆颜料制品的光谱BRDF数据。实验中,以潘通金属色系列色卡中亮黄色系列的6个不同组成比例色卡为研究对象,使用比较测量方法测量得到了其在45°入射角度下,380~760 nm波长范围的半球反射空间的光谱双向反射分布函数(BRDF)值。然后选择其中两个色卡求解出该系色卡的基础成分的光谱BRDF数据,再通过赋予其基础成分的光谱BRDF数据不同的权重,重建出其他四个成分比例不同的色卡的光谱BRDF数据。实验结果表明,在45°入射角度和半球反射空间范围的几何条件下,重建出的四个色卡的光谱BRDF数据与实际测量的四个色卡的光谱BRDF数据具有较好的一致性,最小均方根误差可达0.057%,最大适应度系数可达99.998%。实验结果表明,所提出的方法具有精度较高,计算简单易实现的特点,可用于金属漆类颜料制品的光谱BRDF数据重建。

基于BRDF数据的金属漆颜料制品的色貌预测评估

通过双目观察与匹配心理物理学实验,对金属漆颜料制品在两种几何条件下进行了视觉评价,随后将金属漆颜料制品的视觉平均数据分别与基于双向反射分布函数(BRDF)数据和基于PR715分光辐射计测量结果的色貌模型预测结果进行最小二乘法线性拟合。实验结果表明,在不同几何条件下,BRDF数据均可以用来对金属漆颜料制品进行色貌预测;对于三属性预测而言,在明度和彩度方面,基于BRDF数据的色貌模型预测精度不如基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度,而在色调角方面,基于BRDF数据的色貌模型预测精度则高于基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度。

人体牙齿颜色测量系统的研究与应用

研究并初步实现了一种以光导纤维作探头的、可用于临床人体牙齿颜色测量的分光光度系统。分析了该系统的基本原理；探讨了影响该系统性能的几个关键问题及其解决方法；最后针对目前牙科临床常用的Ｖｉｔａ烤瓷比色板当中的几种系列的样品进行了色度测量实验，取得了满意的结果。

用多隐层BP网实现的CRT色度变换

为了实现彩色信息的标准化显示 ,需要对 CRT的色度空间进行标定 ,也就是 CRT的 R、G、B空间与 CIE的标准色度空间的相互转换问题 .人工神经网络近年来被广泛应用于多种颜色空间的变换过程中 .在分析前人经验的基础上 ,提出了一种采用四隐层 BP网的 CRT的 R、G、B与 CIE的 X、Y、Z色度空间的变换方法 .实验结果表明 ,该方法的收敛性和训练时间均优于前人采用 2个或 3个隐层的方案 ,而且通过对 5 12个训练样本的实验 ,其平均转换精度接近 1.5个 CIEL U V色差单位 .

BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

目的研究采用反向传播（ＢＰ）算法的人工神经网络用于函数逼近时的最佳隐层结构。方法以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例，在几种不同的网络隐层结构下对典型的连续函数进行逼近训练，分析各网络输出的全局误差．结果含有４个隐层的ＢＰ网具有最佳的学习收敛特性和函数逼近精度，各隐层所包含的单元数应当在１０～２０个之间，收敛性最差的是单隐层网，结论用于函数逼近的最佳ＢＰ神经网络应当是一个包含４个左右隐层的多层网，且各隐层中的单元数应当适中．

基于神经网络的数字式CRT色度控制方法

在分析了传统CRT色度预测模型存在的主要问题的基础上，提出了一种基于多层前馈神经网络的数字式CRT色度控制方法。理论分析和实验结果表明，该方法不但可在色度控制精度上达到较高水平，还可望在控制速度上达到更高水平。

粉末涂料电脑配色的人工神经网络模型

提出一种基于多层BP人工神经网络的粉末涂料配方预测模型;用BP算法人工神经网络建立粉末涂料反射样品的标准色度参数与配方浓度参数之间的映射关系。把人工神经网络的配方预测模型应用到典型的粉末涂料样品的测配色实验过程中。实验结果表明,基于多隐层BP网的模型可以实现粉末涂料样品的配方浓度空间与标准三刺激值颜色空间的相互映射,对64个节点的平均训练精度达到了1个CIELAB色差单位。

干涉型计算层析成像光谱仪的实现方法

提出了一种干涉型计算层析成像光谱仪(CTII)原理及实现方法。CTII把空间调制式傅里叶变换成像光谱仪(FTIS)的原理与计算层析成像光谱仪(CTIS)的原理巧妙结合,因此整个系统在原理上具有高灵敏度、高光谱分辨率,以及高空间分辨率。分析和讨论了CTII的工作原理,给出了一种实用CTII的光路结构;对典型目标的投影图像进行实验,实验结果验证了本方法的可行性。

双光子光存储扫描信号强度分布的计算机模拟

针对双光子光存储系统的单光束聚焦扫描方式 ,建立了一种离散的衍射光斑计算模型 ,并实现了计算机仿真计算 .与传统计算方法相比 ,克服了“菲涅尔近似”或“夫朗和费近似”的限制 ,且对于大数值孔径物镜的情况也有效 .实验结果表明 ,该模型可以快速实现存储介质内部不同记录层面上双光子记录信号强度分布的仿真计算 .

一种简式分光光度计的软硬件模型

快速分光光度计有很高的科研和实用价值。为了获得理想的测量精度，现行的快速分光光度计大都采用复杂的双通道结构。然而，本文作者从理论上导出并通过实际系统验证了一种所谓的“复合光补偿式”双通过快速分光光度计的软硬件模型。把该模型用于实际分光光度计中，既可保证测量精度，又能使仪器硬件大为简化。实验表明，简化分光光度计的测量精度达到了０．８％以上。

环形分区物镜的双光子光存储记录模式的数值模拟

为了提高传统的单光束双光子逐点记录模式的层间分辨力,提出一种基于单个环状分区透镜的双光束双光子记录方案;采用计算机数值仿真的实验手段对方案中双光子记录的轴向分布强度进行计算分析.仿真结果表明:通过适当调节两记录光束的功率比例及环形分区透镜的内外环分割比例,可以取得最佳的轴向记录分布.

双通道测色分光光度系统的信号处理

理论上提出了一种双通道测色分光光度系统的软硬件模型，并从信号处理的角度分析了该系统的工作原理。实践证明：采用新的软硬件模型后，系统性能在几个方面优于现行的双通道系统。

基于彩色图像颜色统计特征的黄瓜炭疽病和褐斑病的识别研究

为了进行数字化、标准化、无损伤定量识别植物病害,运用数字图像分析技术,对生产中两种常见的黄瓜病害(黄瓜炭疽病和黄瓜褐斑病)进行研究。利用图像的颜色统计特征对来自不同时期的病害样本图像进行分类和识别。采用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立起黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的分类器模型。结果表明,对黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的正确回判率分别达到96.67%,93.33%和100%。测试集中,黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的正确识别率分别达到83.33%,80.00%和100%,说明利用彩色图像颜色统计特征对植物病害进行识别有可行性。

基于高光谱成像和判别分析的黄瓜病害识别

利用光谱成像技术(400～720nm)识别黄瓜白粉病、角斑病、霜霉病、褐斑病和无病区域。构建高光谱图像采集系统进行样本图像的采集,预处理和光谱信息的提取。由于获得的原始光谱数据量很大,为了减少后续运算量,提高准确率,采用逐步判别分析和典型判别分析两种方法进行降维。逐步判别从55个波段中选择12个波段,典型判别从55个波段中提取2个典型变量。利用选择的光谱特征参数建立病害识别模型。逐步判别构建的模型对训练样本和测试样本的判别准确率分别为100%和94%,典型判别构建的模型对训练样本和测试样本的判别准确率均为100%。说明利用高光谱成像技术可以进行黄瓜病害的快速、准确识别,并为实现可见光谱范围内黄瓜病害的田间实时在线检测提供了可能。

基于多光谱成像的光谱反射率重建

一些对颜色重现要求较高的应用领域需要获取目标表面上各点的光谱反射率。大多数天然物质表面的光谱反射率曲线比较平滑,可视为几个基向量的线性组合。基于这一原理的多光谱成像技术可以准确快速地重建目标表面的光谱反射率。通过对NCS色卡进行主成分分析,得出了彩色印刷品光谱反射率的基向量。建立了一个多光谱成像系统,用以比较基向量个数不同对反射率重建效果的影响。

用于植物病虫害诊断的多光谱成像系统

准确重建被测目标的颜色信息对实现可靠的植物病虫害诊断具有十分重要的意义。文章提出把多光谱成像技术应用于植物病虫害诊断,所采集的多光谱图像可以从光谱维和图像维反映被测目标的特征信息。在此基础上,实验采用16个窄带滤色片、单色面阵CCD、积分球混合光源照明和标准观测环境建立了能进行适时、无损检测的多光谱成像系统。并利用该设备对Macbeth色卡中8个色卡进行光谱和颜色重建,重建的结果与光谱辐射度计的测量结果进行了比较。通过对光谱匹配角度和CIE标准色差分析,证明这种多光谱成像系统能够准确、稳定地重建出目标的光谱信息和颜色信息。

基于迈克耳逊干涉仪的空间调制型干涉成像光谱仪

试制了一台基于迈克耳逊干涉仪的空间调制型干涉成像光谱仪原理样机。样机将迈克耳逊干涉仪光路中的一面反射镜偏转一个小角度,使经两平面镜反射后的两束光波面之间产生一维连续的光程差,在图像传感器的像面上形成空间调制干涉条纹,构成空间调制型干涉成像光谱仪。一系列原理验证性实验表明:光谱仪原理正确可行,实验结果与理论相符,并且具有高通量,高信噪比,大视场和体积小,重量轻的优点。