一种基于宽度学习的高精度光谱重建方法

杨艳红; 万晓霞; 薛智爽; 刘段; 邢海峰

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一种基于宽度学习的高精度光谱重建方法

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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。

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来源
《包装工程》 |2022年第21期|181-186|共6页
作者
杨艳红; 万晓霞; 薛智爽; 刘段; 邢海峰;
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作者单位

武汉大学图像传播与印刷包装研究中心;

湖北广彩印刷有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
光谱重建; 宽度学习; 数码相机; 特征节点;

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