基于导函数层序聚类的光谱成分预测方法研究

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多光谱成像技术通过增加颜色通道的维数,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。提出了1种新的针对光谱数据导函数曲线的聚类分析方法,并利用伪逆算法进行光谱重建;本研究采用孟塞尔光泽色卡及无光泽色卡作为实验数据集,并将提出的导函数聚类分析法与现有的主成分分析法、聚类分析法以及色相角分类法相比较,实验结果
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