伪逆矩阵在颜色识别中的应用2

SZHLWANG

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，收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。以下是原文：



     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：
                                                  file:///E:/Project/COLOR%20METER/document/颜色识别实例/基于SPCE061A单片机的颜色检测系统的设计.files/20080902160515781.jpg



       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 。
                                              file:///E:/Project/COLOR%20METER/document/颜色识别实例/基于SPCE061A单片机的颜色检测系统的设计.files/20080902160601703.jpg

ch71444

路过看看，人过留名。

wanlun

在文章中看不到图片，能否打包发一个完全文件，谢谢