实验筛选法在高等色度学中的应用

在很多情况下，需要从多个已知的滤色器中挑选出若干个滤色器以建立多光谱成像系统，此时可以采用实验筛选法。所谓实验筛选法，就是在建立被测目标光谱的训练样本集的基础上，通过仿真计算筛选出最优的光谱滤色器组合。

假设多光谱成像系统的光谱灵敏度主要由滤色器的光谱透过率决定，并已确定多光谱成像系统的通道数目为k，则问题归结为从已知的N 种滤色器中选取k 种滤色器进行组合。当N 很大时，组合数目很多，不可能在实际系统中逐一验证其性能，但是可以采用数值仿真实验的方法进行分析以确定最佳的组合。

以下介绍一种数值仿真实验步骤:

(1)选择被测目标的光谱样本集作为训练样本和测试样本，例如将孟赛尔系统的1 269 个色卡的光谱反射比划分为训练样本和测试样本；划分的基本原则是从整个颜色空间中分别均匀抽取一定数量的训练样本和测试样本。将每一个光谱样本记作一维向量R，参照式(9－7)。

(2)以已知的滤色器的光谱组合作为特征基函数，得到多光谱成像系统的光谱特征矩阵G，因此参照式(9－5)，有

(3)分别将训练样本和测试样本的R 值代入式(9－11)，可分别得到训练样本集和测试样本集(D，R)。(www.xing528.com)

(4)将上述已知的训练样本集(D，R)代入式(9－12)，建立光谱估计矩阵F；具体方法可采用维纳估计法、最小二乘法等。

(5)在建立F 的基础上，将测试样本集(D，R)的原始D 值依次代入式(9－12)，求出对应的估计值。

(6)两两对比测试样本集原始数据R 与其对应的估计值，求出二者的拟合精度。具体可参照本章后面的光谱构建精度评价方法。

(7)根据拟合精度确定光谱重建性能最佳的滤色器组合。