基于偏最小二乘法的多光谱降维算法

作者：杨秋兰; 万晓霞^*; 肖根生

来源：激光与光电子学进展, 2020, 57(01): 260-266.

• 光谱学
• 光谱色彩学
• 光谱反射率
• LabKMN空间
• 同色异谱黑
• 偏最小二乘法

在光谱色彩管理色域映射中,针对查找表建立过程中高维光谱数据计算的一系列问题,提出了一种非线性的高维光谱降维方法。对同色异谱黑进行偏最小二乘分析,提取潜在成分,获得了KMN向量,将其与Lab向量组合成6维向量,并作为中间转换空间LabKMN,实现高维光谱数据与低维基向量组合之间的相互转换。LabPQR空间的前3个维度是在特定光照条件下的CIELAB值,后3个维度(PQR)用于描述同色异谱黑的光谱重建维度。对两种方法在光谱精度和色度精度两方面进行比较,基于1600个孟塞尔样本数据的实验计算表明,与LabPQR方法相比,LabKMN的方均根误差均值由0.0164降低到0.0139,光谱精度提高了15.24%,色度重建误差由2.8706降低到1.8138,平均色差降低了36.81%。LabKMN方法降维后的重建精度大幅提高,能够较好地实现更高精度的原始色彩光谱空间的描述。