基于主成分分析的彩色扫描仪光谱特性化.pdf

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1、第33卷第2期影像科学与光化学2015年3月magingScienceandPhotochemistryhttp：{

2、．yxkxyghx．org基于主成分分析的彩色扫描仪光谱特性化于海琦，刘真，田全慧(1．上海理工大学出版印刷与艺术设计学院，上海200093；2．上海出版印刷高等专科学校，上海200093)摘要：为了实现扫描仪在不同光源、不同观察者条件下准确获取颜色信息，最大程度的避免同色异谱现象，本文采用光谱的方法对扫描仪进行特性化处理，通过多项式回归和BP神经网络分别与主成分分析法结合，首先对检测样本的光谱反射率

3、进行主成分分析，提取主成分与主成分系数，通过实验得到主成分系数与多项式回归、BP神经网络结构之间的转换模型，实现了扫描仪低维RGB信号对原始光谱反射率信息的重构，进而实现扫描仪的光谱特性化。实验结果表明，多项式项数为19项时，达到训练样本的均方根误差为1．7，检测样本的均方根误差为1．9。而包含15个隐层节点的单隐层BP神经网络结构为比较合理的网络结构，达到训练样本的均方根误差为1．3，检测样本的均方根误差为1．5。对彩色扫描仪的特征化处理，采用多项式回归法得到光谱特性化精度较低，采用BP神经网络模型能够实现更高的光

4、谱特性化精度。关键词：彩色扫描仪；光谱特征化；多项式回归；BP神经网络；主成分分析doi：10．7517／j．issn．1674—0475．2015．02．161文章编号：1674—0475(2015)02—0161—07获取高质量颜色再现的首要步骤就是准确获立扫描仪RGB值与色度值之间的映射关系。常取原始图像信息，原始图像信息既包括与设备相用的色度特性化方法有多项式回归、三维查找表关的颜色信息(如RGB)，也包括与设备无关的颜等。徐艳芳等用多项式回归和BP神经网络对扫色信息(如XYZ、光谱反射率信息等)，即数字设备

5、描仪进行色度特性化l_】]，但是色度特性化仅适用的颜色特征化问题。彩色扫描仪作为常见的彩色于一定的照明条件和观察者，如果照明条件和观图像获取设备之一，对其进行准确的特性化处理察者发生改变，就会产生较大的误差，需要重新特是准确获取颜色信息的关键u]。性化。第二类方法是光谱特征化Is-s]，建立RGB扫描仪的颜色特征化方法主要分为两类：第信号与光谱反射率之间的转换模型。光谱反射率一类方法是色度特征化l_3]，直接建立RGB信号是一种既与设备无关，又与光照无关的颜色表示与XYZ或Lab色度值之间的转换模型，即直接建方法，是

6、对颜色描述最好的选择，能够最大程度地2014～05—06收稿，2014—08—15录用*通讯作者，lunaprint@163．COFFI162影像科学与光化学第33卷避免色度特征化方法中的同色异谱问题，根据光2．2主成分分析法确定主成分个数谱可以得到任意观察条件下的色度信息，也可以在主成分分析法加中光谱反射率可以看作直接用于光谱图像的再现。本文针对现有扫描仪一系列主成分与主成分系数的组合。假定光谱反的特点，选择多项式回归和BP神经网络分别与主射率n是一个1"1维列向量，个样本光谱反射率成分分析相结合的方法实现扫描的低

7、维RGB值向量组R表示为R=(，．，r，r3，⋯。rm)。通过统重构样品的光谱反射率，进而对扫描仪进行光谱计分析及线性运算可获得集合R中的k个基本特特性化，并分析了两种方法的精度、特点以及能否征向量U=(Ml，U2，u3，⋯，)，是

8、500⋯，口k)表示。Photo扫描仪，扫描分辨率设置为300dpi。当矩阵【，的前k个特征向量的贡献率足够大色靶：孟塞尔颜色系统中的色块，其中包括10时，光谱反射率就可认为是前k个特征向量的线个编号分别为5R、5G、10R、10G、5Y、5B、7．5YR、性组合。根据式(4)累计贡献率(CVC，cumulative7．5GY、2．5GY和Neutrals的色相页上所有不同variancecontribution)计算公式确定所需的主成明度和彩度的336个色块。色块分成两组，一组分的个数。用于训练，一组用于检测。Vk

9、一∑kk一∑—：(4)测量设备：Eyeonepro分光光度计测量色卡一9,w—l的光谱反射率，测量的光谱范围为400～700nlll，主成分的CVC曲线如图2所示。由图1和波长间隔为10nm。表1可以得出，6个主成分时累计贡献率达到数据处理软件：Matlab，Microsoftexcel，Pho99．97。色差和均方根误差分别为0．43和tos