【摘 要】
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针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于概率分割和主色提取的多视点图像颜色校正方法。首先采用三维高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)来描述颜色信息,利用期望-最大(Expectation-Maximum, EM)算法对模型参数进行求精,并通过自适应聚类来得到精确的概率分割图像,然后通过对概率进行排序、求和等操作,提取出主色分量。最后通过在主色间建立
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院 宁波 315211 浙江大学信息与电子工程学系 杭州 310027 宁
【出 处】
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中国第二十届电路与系统学术年会暨2007年港澳内地电子信息学术研讨会
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针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于概率分割和主色提取的多视点图像颜色校正方法。首先采用三维高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)来描述颜色信息,利用期望-最大(Expectation-Maximum, EM)算法对模型参数进行求精,并通过自适应聚类来得到精确的概率分割图像,然后通过对概率进行排序、求和等操作,提取出主色分量。最后通过在主色间建立匹配,建立从参考图像到输入图像的颜色映射关系,实现对输入图像的校正。实验结果表明,该方法具有较好的彩色校正效果。
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