【摘 要】
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照度校正是低层计算机视觉研究领域的一个热点问题.本文着重就其中的偏色校正和阴影去除两方面展开研究.在偏色校正方面,首先介绍了几种代表性的颜色空间,并研究了颜色恒常性
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照度校正是低层计算机视觉研究领域的一个热点问题.本文着重就其中的偏色校正和阴影去除两方面展开研究.在偏色校正方面,首先介绍了几种代表性的颜色空间,并研究了颜色恒常性理论及经典的偏色校正技术.然后提出了一种基于灰轴调整的算法.偏色校正技术的关键在于对光照条件的估计.所提算法首先通过计算原图像的统计特性来对光照条件估计,利用主分量分析的方法拟合出实际灰轴,最后在CIELab颜色空间中借助特定的正交变换完成色彩校正.实验证明,所提算法能有效校正均匀照度条件下的偏色情况.在阴影去除方面,首先介绍了有关阴影的背景知识,包括本影、半影的概念以及一些经典的阴影检测和去除方法.然后着重讨论了Finlayson提出的基于光照不变理论的相关算法.在分析Finlayson方法不足的同时提出了一种改进的纹理保持的方法,主要改进有两点：(1)通过S形曲线来估计半影区域的光照变化,并通过相应的反变换来消除半影的影响；(2)对于本影区域采取一种特定的色彩校正方法,使得本影和亮区域统计特性(均值、方差等)保持一致.实验结果显示,处理后的图片不仅保持了半影区域的纹理特征,而且本影区域和亮区域的纹理一致.
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