【摘 要】
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传统主成分（PCA）光谱降维方法利用数学的方法,保证降维后的重构光谱与原光谱在形状上尽可能相似,但是传统PCA降维过程中无差别的对待每一个波段的光谱数据,而人眼视觉对不同波
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,河南牧业经济学院包装与印刷工程学院,上海理工大学出版印刷与艺术设计学院,河南工程学院材料与化学工程学院
【基金项目】
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National Natural Science Foundation Issues（61301231）,the Science and Technology Development Project in USST（16KJFZ017）
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传统主成分（PCA）光谱降维方法利用数学的方法,保证降维后的重构光谱与原光谱在形状上尽可能相似,但是传统PCA降维过程中无差别的对待每一个波段的光谱数据,而人眼视觉对不同波段的光谱敏感程度不同,会造成有时候虽然光谱误差较小,但是人眼看上去色差较大的情况。在保证光谱误差的同时,为了能够有效的减少源光谱与重构光谱的色度误差,提出了两种基于人眼视觉的加权函数对传统PCA降维方法进行优化,并利用残差光谱对模型进行补偿。实验过程以Munsell色卡作为训练样本,Munsell色卡和多光谱图像＂young girl＂
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