基于BP神经网络的多光谱空间表示方法研究

摘要

多光谱成像技术通过增加颜色通道的维数,克服了传统颜色复制方式在同色异谱方面的缺陷,成功的实现了基于光谱的颜色复制.然而,由于其颜色信息维数较高,此方法在提高色度精度的同时引入了较大的计算及存储压力.为此,最常用的方法就是通过特定的光谱分组度量对光谱数据进行分组,并利用每组光谱数据集中的主成分向量来对各个光谱曲线进行线性表示,从而实现数据的降维处理.本研究提出了一种全新的,基于主波长分组及BP神经网络寻址的光谱空间表示方法,并通过对具体光谱颜色数据集的向量表示,证明此方法在光谱颜色表达的方面的准确性.