光谱重建中ICA和PCA的对比

摘要：

一个光谱数据集可以表示成几个主要光谱成分的线性组合.主成分分析法(PCA)是提取光谱数据集的主要成分的常用方法.近年来,有研究人员用独立成分分析法(ICA)提取光谱数据集的独立成分,进而实现光谱数据压缩.文章分别使用ICA和PCA对50例Munsell色卡的光谱反射比和50例桦树叶的光谱反射比进行特征光谱的提取.利用多光谱成像技术和光谱重建算法,采用三组滤光片,每组分别为2、3和4片,选取3-15维子空间,重建了150例Munsell色卡和150例桦树叶的光谱反射比.重建结果用CIELAB1976色差和光谱重建误差来评价.在150例桦树叶光谱重建中,ICA的重建结果明显好于PCA的重建结果;而150例Munsell色卡用ICA和PCA重建结果相差不大.最后,根据重建结果,对子空间维数、滤光片数与重建色差和误差的关系作了分析.

关键词：主成分分析、独立成分分析、光谱重建

所属期刊栏目：27

分类号：O432.3(光学)

资助基金：国家自然科学基金60368001;云南省自然科学基金2005F0033M

在线出版日期：2007-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：28-35