【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于計算機數字圖像處理，具體涉及一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法和系統(tǒng)。
技術介紹
1、多光譜圖像指的是具有多個光譜通道數據的圖像，多光譜圖像同時包含了場景的空間信息和光譜信息，與rgb圖像的一個像素點包括三個通道的顏色信息不同，多光譜圖像的一個像素點可包括數十個通道的光譜反射率信息，光源照射到被觀測物體上，經過物體的選擇吸收之后產生反射光譜，反射光譜獨立于觀察者與光源，不受觀察者與光源的影響，是被觀察物體固有的物理特性。因此，光譜是顏色信息的指紋，同時也是表征物體物理化學屬性的重要特征，在顏色復制、文物保護、醫(yī)療診斷、計算機視覺、遙感探測以及其它領域具有重要應用價值。
2、多光譜成像技術以高空間分辨率的單色或彩色成像傳感器為基礎，通過配置帶通濾光片、多基色濾光片陣列或多色光源等方式，建立不同類型成像系統(tǒng)，記錄物體表面數字圖像，并通過樣本集優(yōu)化和光譜重建計算得到物體的多光譜圖像，能夠克服彩色成像技術的同色異譜問題，準確地表征和區(qū)分物體，通過光譜色彩管理技術實現對顏色信息的高保真采集與復制，相對于價格昂貴的高光譜相機更具普適性應用優(yōu)勢，近幾十年來得到了快速發(fā)展，成為當前科技發(fā)展的重要前沿技術之一。光譜重建是多光譜成像技術的關鍵，是指將成像系統(tǒng)獲得的物體響應信號重建為其對應的準確光譜信息，因此光譜重建方法的選擇和設計直接決定獲取多光譜圖像的準確性，進而影響其在上述各領域的應用性能。
3、然而現有光譜重建方法均對成像條件變化(如光源、照度、成像參數等)敏感，即在某一成像條件下建立的光譜重
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決
技術介紹
中所述問題，提出一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法。
2、針對上述現有研究存在的問題，本專利技術提出了解決問題的方法，首先測量訓練樣本光譜反射率，拍攝獲取不同成像場景下測試樣本原始格式響應值并記錄相機成像參數，同步測量成像場景的光源光譜功率分布，利用光譜響應函數優(yōu)化方法對數碼相機光譜響應函數進行估計，然后以數碼相機全參成像模型為基礎，預測訓練樣本集在相同成像條件下的raw響應值，并分別對測試樣本原始格式響應值和預測訓練樣本集響應值分rgb三通道進行最大最小歸一化，對相機進行光譜特性化建模，利用光譜重建算法構建光譜重建模型，最后對相同成像條件下的測試樣本進行多光譜重建，得到測試樣本重建光譜。本專利技術的技術方案為一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，具體包括以下步驟：
3、步驟1，測量獲得訓練樣本光譜反射率；
4、步驟2，拍攝獲取不同成像場景下測試樣本原始格式數字響應值，并記錄相機成像參數；
5、步驟3，測量拍攝過程中的光源光譜功率分布；
6、步驟4，結合上述結合訓練樣本光譜反射率、相機成像參數和光源光譜功率分布，利用光譜響應函數優(yōu)化方法對數碼相機光譜響應函數進行估計，獲得相機光譜響應函數，并求得數碼相機全參成像模型非線性參數；
7、步驟5，以數碼相機全參成像模型為基礎，結合相機光譜響應函數，相機成像參數和非線性參數，預測訓練樣本在任意成像條件下的raw響應值；
8、步驟6，分別對測試樣本原始格式響應值和預測訓練樣本響應值分rgb三通道進行歸一化；
9、步驟7，結合訓練樣本光譜反射率和步驟6中歸一化后的兩種響應值，利用光譜重建算法構建光譜重建模型；
10、步驟8，利用光譜重建模型對測試樣本進行重建，得到測試樣本光譜。
11、進一步的，步驟4的具體實現方式如下；
12、步驟41，收集現有公開相機光譜響應函數數據庫，分rgb三通道對相機光譜響應函數進行歸一化；
13、步驟42，結合訓練樣本光譜反射率和光源光譜功率分布，利用主成分分析分通道計算相機光譜響應函數數據庫主成分，使用偽逆算法計算得到初始光譜響應函數；
14、步驟43，以初始數碼相機成像模型為基礎，結合相機成像參數和初始光譜響應函數，利用曲線擬合模型得到數碼相機全參成像模型中的非線性參數；
15、步驟44，計算歸一化之后的原始格式響應值和預測響應值的色差，將其作為損失函數，迭代優(yōu)化得到最終的相機光譜響應函數。
16、進一步的，步驟42的具體實現方式如下；
17、利用主成分分析方法將相機光譜響應分解為sk,n＝σk*ek,k＝r,g,b，其中系數σk＝[σk,1,σk,2]是1×2向量，ek＝[ek,1,ek,2]t是2×31的特征向量矩陣；基于此，初始數碼相機成像模型表示為：
18、
19、其中是相機的預測響應，gkσkek是歸一化前的相機光譜響應函數，l是場景光源光譜功率分布，r是訓練樣本光譜反射率；
20、通過解算其中上標‘+’代表偽逆，恢復相機光譜響應函數，則初始光譜響應函數sk表示為：
21、
22、其中，r是相機拍攝獲取的訓練樣本原始格式數字響應值。
23、進一步的，步驟43的具體實現方式如下；
24、當初始的相機光譜響應函數已知時，即可獲取初步預測的相機響應：
25、
26、其中，sk是初始光譜響應函數，l是場景光源光譜功率分布，r是訓練樣本光譜反射率；
27、非線性參數初始值可以通過曲線擬合模型得到：
28、
29、其中，r是相機拍攝獲取的訓練樣本原始格式數字響應值，fs是感光度函數，c1，c2，β是表征相機曝光時間和iso之間的非等效性的參數。
30、進一步的，步驟44的具體實現方式如下；
31、先將分通道歸一化后的響應值從rgb顏色空間轉換到xyz顏色空間，再轉換到lab顏色空間，后計算其ciede2000色差δe00作為損失函數：
32、
33、其中，分別代表每個樣本的相機預測響應和拍照原始格式響應，μ是一個可調整的參數，它是樣本中的最大色差來設定損失函數的正則化約束。
34、進一步的，步驟5的具體實現方式如下；
35、首先，光源的輻射光譜分布l(λ)照射在物體表面，經過物體的吸收和反射后形成輻射光譜圖像，如式(6)所示：
36、lscene(x,y,λ)＝∫r(x,y,λ)l(λ)????????????????????????(6)
37、式中，λ表示波長，r(x,y,λ)是圖像中(x,y)像素的光譜反射率，l(λ本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟4的具體實現方式如下；
3.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟42的具體實現方式如下；
4.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟43的具體實現方式如下；
5.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟44的具體實現方式如下；
6.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟5的具體實現方式如下；
7.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟7中的利用光譜重建算法構建光譜重建模型的方法如下：
8.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟8中的光譜重建方法如下：
9.如權利要
10.一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建系統(tǒng)，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟4的具體實現方式如下；
3.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟42的具體實現方式如下；
4.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟43的具體實現方式如下；
5.如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化數碼相機光譜響應函數的光譜重建方法，其特征在于：步驟44的具體實現方式如下；
6.如權利要...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：梁金星，胡鑫，李寧，伍文，李壹帆，胡新榮，
申請(專利權)人：武漢紡織大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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