【摘 要】
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传统的多媒体成像设备,需要依据外界环境日夜交替地变化,进行红外截止滤镜（IR-CUT）的来回切换,才能够获取正常自然的彩色图像。若去掉镜头前的红外截止滤镜,则在光线充足的白天,成像设备会因红外光的串扰,导致获得的图像偏色,这种因红外光串扰引起的图像偏色,本文称之为四带图像。为了能够在没有红外截止滤镜的条件下依然可以获得正常的彩色图像,本文通过分析同场景下的三带图像与四带图像之间的偏色差异,并结合最
【基金项目】
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《基于解串扰矩阵的四带图像色彩校正算法研究》,福建省自然科学基金项目,课题编号:2017J01744,福建省科技厅；
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传统的多媒体成像设备,需要依据外界环境日夜交替地变化,进行红外截止滤镜（IR-CUT）的来回切换,才能够获取正常自然的彩色图像。若去掉镜头前的红外截止滤镜,则在光线充足的白天,成像设备会因红外光的串扰,导致获得的图像偏色,这种因红外光串扰引起的图像偏色,本文称之为四带图像。为了能够在没有红外截止滤镜的条件下依然可以获得正常的彩色图像,本文通过分析同场景下的三带图像与四带图像之间的偏色差异,并结合最新的深度学习算法,提出利用条件生成对抗网络（CGAN）来校正四带图像。首先采集足够数量的同场景三带图像与四带图像,制作成CGAN网络所需的训练集和测试集。将集放入CGAN网络中学习,该网络能够有效学习到四带图像与三带图像之间的偏色差异,并通过训练获得能够校正图像偏色的生成模型。实验结果表明,CGAN网络训练得到的偏色校正模型可以有效校正各类四带图像,并且该算法同样适用于错误白平衡设置的偏色图像校正。目前已公开的四带图像偏色校正方法基本上都是已知图像存在偏色,然后对其进行校正。在实际拍摄图像过程中,生成的图像是否偏色是难以预测的,并且人为地识别图像是否存在偏色费时费力,因此在对偏色图像校正之前有必要对获得的图像进行偏色识别。针对这个问题,本文提出了基于图像偏色因子的四带图像偏色识别,形成了完整的四带图像识别、校正流程,对推动四带图像校正算法实用化做了基础的准备工作。
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