深度学习 HSI

【深度学习】Converting a spectrum to a colour

Posted by ShawnD on May 11, 2023

本文提供了一个Python脚本，用于将波长光谱映射到颜色的表示形式。

没有独特的方法来做到这一点，但这里使用的公式是基于色彩匹配函数(CIE, colour matching functions)， $x(\lambda), y(\lambda)$ 和 $z(\lambda)$。 这些模型通过映射波长的能量光谱 $P(\lambda)$ 映射为三原色 $X， Y， Z$ 来模拟 “standard observer” 的 chromatic response, 类似于人眼中三种视锥细胞的实际响应。

\(X = \int P(\lambda) x(\lambda)d\lambda\) \(Y = \int P(\lambda) y(\lambda)d\lambda\) \(Z = \int P(\lambda)z(\lambda)d\lambda\)

X、Y 和 Z 可以通过除以它们的总和来归一化（以失去有关光亮度的信息为代价）：

\[x = \frac{X}{X+Y+Z}, \quad y = \frac{Y}{X + Y + Z}, \quad z = \frac{Z}{X + Y + Z} = 1 - x - y\]

这样，只需要两个参数，x 和 y 来描述光的颜色（更准确地说，色度）。CIE标准色度图如下所示。

通过显示设备将（x，y）进一步转换为 RGB 值以输出，需要通过适当的色度矩阵进行转换。从几何上讲，这将上述颜色“舌头”中的点映射到 RGB “色域”内的点子集，即所示的三角形区域。颜色系统可以由三个原色色度(三角形的顶点)和一个白点组成的矩阵来定义:一组色度坐标为某种目的定义了“颜色”白色。

因此，将（x，y，z）值的向量乘以该矩阵的倒数，给出描述所用系统中相应颜色的 RGB 值。

将波长映射为 XYZ 色彩空间， 再将 XYZ 色彩空间映射为 sRGB 色彩空间

将波长映射为 XYZ 色彩空间， 再将 XYZ 色彩空间映射为 sRGB 色彩空间， 最后将 sRGB 色彩空间对应到灰度图上， 生成 colormap。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

import numpy as np
from PIL import ImageCms, Image 
from scipy.interpolate import interp1d
from colormath.color_objects import sRGBColor, XYZColor
from colormath.color_conversions import convert_color

class ColorMatchFunc:
    def __init__(self):
        self.cmf = np.loadtxt("cmf.txt", usecols=(0, 1, 2, 3))
        lams, Xs, Ys, Zs = self.cmf[:, 0], self.cmf[:, 1], self.cmf[:, 2], self.cmf[:, 3]
        self.f = interp1d(lams, np.column_stack((Xs, Ys, Zs)), kind='linear', fill_value=(0,0,0), bounds_error=False, axis=0)

    def spec2srgb(self, lam):
        XYZ = self.f(lam)
        xyz = XYZColor(*XYZ)
        sRGB = convert_color(xyz, sRGBColor).get_value_tuple()
        return sRGB
    
    def __call__(self, lam):
        srgb = self.spec2srgb(lam)
        srgb = np.kron(np.ones((3, 1)), srgb)
        gray = np.arange(0., 1., 1/256.)[:, None].repeat(3, axis=1)
        cmM = np.dot(gray, srgb)
        cmM = cmM / np.max(cmM)

        return cmM

应用 colormap (matplotlib)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

from scipy import io as sio
import matplotlib.colors as mcolors

hsi = sio.loadmat("./TSA_simu_data/Truth/scene01.mat")['img']

cmap_name = 'CustomColormap'
cm = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, list(cmap), N=len(cmap))
mapped_img = cm(hsi[:, :, 0])

plt.imshow(mapped_img)

Reference

  1. Converting a spectrum to a colour
CATALOG
    FEATURED TAGS
    mark 深度学习 机器学习 HSI Detection d2l Geek GAN 课业笔记 Diffusion CVPR 2023 Research & Writing low-level CV CVPR 2022 ICCV 2023 Scene Graph CV ECCV 2022 NLP MMML Backbone Arxiv 2022 NIPS 2022 CVPR 2020 NIPS 2021 Segmentation GNN & GCN 计算方法 CVPR 2018 CVPR 2021 ECCV 2020 ICCV 2019 强化学习 FastAI arXiv 2023 凸优化 操作系统 数据结构 矩阵论 离散数学 计算机网络 Arxiv 2021 CVPR 2019 ICCV 2021 OpenCV VAE Arxiv 2020 Arxiv 2023 CVPR 2017 ICCV 2017 ICLR 2021 Life TPAMI 2023 学会理财 嵌入式 生活 算法 计算智能 CVPR 2016 CVPRW 2022 CVPRW 2023 Docker ICLR 2022 MMLab Python Research & Competition TGRS 2023 TIP 2013 TIP 2021 TMM 2023 TPAMI 2017 TPAMI 2019 TPAMI 2022 WACV 2024
    FRIENDS