基于ICA的光譜估計(jì)方法研究.pdf

1、20世紀(jì)90年代以來(lái)，基于多光譜成像和光譜估計(jì)的顏色復(fù)制技術(shù)已成為顏色科學(xué)和工程領(lǐng)域的研究前沿。由于光譜估計(jì)算法需要采集每一個(gè)像素的光譜反射比，多通道成像系統(tǒng)需要采集和存貯比三通道的RGB系統(tǒng)多得多的數(shù)據(jù)。所以，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮是非常必要的，即將一個(gè)大光譜數(shù)據(jù)集表示為幾個(gè)特征矢量的線性組合。主成分分析法是一種有效的數(shù)據(jù)壓縮方法。但基于主成分分析原理做出的分解只能保證分解出來(lái)的各分量不相關(guān)，卻不能保證這些分量互相獨(dú)立(

2、除非信源都是高斯型過(guò)程)。 獨(dú)立成分分析法是上個(gè)世紀(jì)90年代發(fā)展起來(lái)、已被廣泛應(yīng)用于信號(hào)的特征提取、盲信源分離、生理學(xué)數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)分析、語(yǔ)音信號(hào)處理、圖像處理以及人臉識(shí)別等研究領(lǐng)域的一種信號(hào)處理方法。ICA算法并不要求信源一定是高斯的。近幾年，也將ICA用于顏色科學(xué)領(lǐng)域的光譜數(shù)據(jù)的特征提取。 本文對(duì)150例Munsell色卡和150例樺樹葉進(jìn)行了光譜反射比估計(jì)。在光譜估計(jì)算法中，分別采用ICA法和PCA法提取光譜反