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摘要
在宽带多光谱成像系统中，基于训练样本的光谱重建算法适用于物体表面的光谱反射率重建。模糊聚类基于目标函数的最优解使全局误差平方和达到最小，K最近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）基于每个样本的相似程度，选择最具有代表性的光谱反射率向量。首先，在基于Colorchecker SG色卡，矿物颜料色卡以及中国画丙烯酸颜料色卡的光谱反射率数据集中，建立模糊相似矩阵，赋予每个光谱反射率向量权重，优化目标函数；其次，依据距离最小化原则，比较每个类中光谱反射率向量与聚类中心的相似程度，确定最具代表性的光谱反射率；最后，利用主成分分析法重建光谱反射率，比较均方根误差和色差。在所选择的训练样本中，光谱精度均方根误差平均值为0.0309，色差平均值为2.8009，说明基于模糊K最近邻的训练样本选择方法可提高光谱重建过程中的色度与精度，能较大程度地满足图像复制的需求。
- 出版日期2023
- 单位曲阜师范大学
