《表2 ICVL数据集的重建质量对比》

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《基于颜色自适应字典的双相机光谱系统重建算法》

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表1和表2分别为CAVE和ICVL的重建质量对比，可以看出CADBR算法能够获得最优的重建质量．一方面，CADBR算法的空间重建质量都要优于其余三种对比算法，特别是在ICVL数据集上更为明显．在表2中，CADBR算法的平均PSNR结果要高于AMP算法3.10dB，高于TV约束算法2.05dB，高于JTDwTV算法3.34dB．另一方面，CADBR算法在光谱保真度上也能获得最好的结果．在两个高光谱数据集上，CADBR算法的相对无量纲全局误差ERGAS都要低于其他算法的结果．基于TV约束的算法是目前压缩光谱成像使用最为广泛的重建算法，在两个数据集上都能获得较为稳定的重建结果．由于本文的重建对象是基于彩色相机的双相机光谱成像系统，其系统前向响应矩阵的分布与CASSI系统的前向响应矩阵的分布存在较大差异[16]，因此AMP算法并不能获得更好的重建结果．JTDwTV算法使用高阶正交迭代算法[31]进行低秩张量分解，但张量的秩需要人工设定，因此重建结果并不稳定．而CADBR算法充分利用了高光谱图像和RGB观测之间的空间及光谱相关性，从而能够获得更高的重建质量．