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标题: 伪逆矩阵在颜色识别中的应用3 [打印本页]

作者: SZHLWANG    时间: 2009-5-25 12:06
标题: 伪逆矩阵在颜色识别中的应用3
实在对不起,我一直不能插入图片,希望这次可以。
以下原文摘自elenchina,我对其中的数据进行验证,发现和原文相差甚远,可能是自己对伪逆和原文理解不到位的缘故,有兴趣的朋友可以帮忙分析一下:我的验证过程如下,首先用原文中的数据和公式计算出C,C=SM-1,其中S和M都用原文列出的数据,如对于第一个颜色,S是:【115,82,68】,M是【42,28,22】。计算出C以后,再根据公式【校正值】=C*【测量值】计算出校正值,其中的测量值是原文列出的测量值,如第一个颜色的测量值是【42,28,22】,可我得到的校正值和原文的校正值相差很远。第24个颜色的数据好像被挡住了,数据是【52,52,52,11,11,10,55,47,47】。以下是原文:

4、数据处理与测试结果  

        颜色的测量准确度实际受多种因素影响,如照明光谱特性及光源方位、物体反射特性、观测位置、以及传感器光谱响应性能等,测量过程中的环境因素变化也会造成测量误差。若对各个误差源分别进行测量误差校正,有一定难度,且工作量较大。

        我们在这里将各种误差因素作为一个整体来考虑:对整个系统先采用颜色校正中通常使用的标准24色卡[9](ColorChecker色卡),对其中每一种颜色的R、G、B进行测量得到一个3×24矩阵M,而24色的标准R、G、B数据是已知的,也可构成一个3×24的矩阵S,我们希望由S = C M求出3×3的校正系数矩阵C = S M-1。由于M不是方阵,M的逆矩阵不存在,但可通过Matlab的求伪逆方法来求出近似的M-1,由此得出C。然后使用C矩阵按下式在系统软件中对TCS230的实际颜色测量值进行校正处理,从而大大提高了系统对颜色的辨识精度:



       在普通光照环境下,利用本系统对ColorChecker 24色卡进行测量,其24种颜色的标准R、G、B值、相应的测量值、校正值以及颜色辨别结果如表2所示,图7仅给出了该表中24种颜色的红色分量数据比较图,由此可见,校正后的数据与标准值已相当接近,从而为颜色的正确判别提供了保证。

作者: 寒江月    时间: 2009-5-30 13:40
好哎!!!!!!!!!!!
作者: ch71444    时间: 2009-6-3 20:28
路过看看,人过留名。
作者: wanlun    时间: 2009-7-23 10:28
想法太好了,我一直在构建作物叶色与施肥管理系统方面的研究,现有模式不能加以应用,不知有没有高手考虑过以上问题
作者: wanlun    时间: 2009-7-24 09:33
再次学习这篇文章,觉得对种算法对解决叶色颜色问题有很大的帮助
作者: wanlun    时间: 2009-7-24 09:35
前面的内容不知可否发贴
作者: wanlun    时间: 2009-7-27 12:28
这个问题十分重要,渴望得到一个全面的解答




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