量子电子学报

作者：胡春晖,张黎明,李鑫

单位：( 1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031;2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026 )

关键词：遥感,光谱重构,同色异谱黑,粒子群优化,神经网络,齐次非线性扩展,

针对R矩阵法的光谱分解，神经网络训练权重的优化及训练样本的合理选择，提出了一种基于机器视觉特性的光谱分解方法，并对同色异谱黑的反演建立了粒子群优化神经网络模型（PSOBP），利用全局训练样本和局部训练样本的二次光谱重构方式进行了仿真实验。结果表明，在D65光源下，利用本文提出的方法，RGB相机观测下重构两种测试集均方误差平均值至少降低1.71%，0.51%，色差最大值为3.5579，2.3776，满足人眼辨别颜色阈值要求，WorldView3观测下光谱重构精度均方误差在410~510nm、555~565nm、590~685nm、705~740nm波段内不超过2%，适应度系数表示的可接受样本占比均为91.667%，色差最大值分别为1.6002，1.1177，其光谱重构精度、色度精度较其他方法均有所提高，且6通道多光谱相机已能满足较高精度光谱重构的要求。

来源：2024年第1期

《量子电子学报》期刊编辑部

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