【摘 要】
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在图像处理和计算视觉领域,颜色信息是辨识物体的重要特征之一。然而由于成像设备并不具备人眼视觉系统的颜色恒常性功能,图像的颜色会随场景光源的不同而改变。为了消除场景
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在图像处理和计算视觉领域,颜色信息是辨识物体的重要特征之一。然而由于成像设备并不具备人眼视觉系统的颜色恒常性功能,图像的颜色会随场景光源的不同而改变。为了消除场景光源对图像颜色的影响,获得对图像颜色稳定的描述,需要将图像颜色转换到标准白光下的颜色。本文主要研究单一光源下的计算性颜色恒常方法,完成了3部分主要工作。首先研究了颜色恒常性理论的基本概念以及原理,详细介绍并实现了多种经典的颜色恒常性算法。然后提出了一种基于空间-光谱模型和图像边缘的颜色恒常性算法。该算法是对基于空间-光谱模型算法的改进,在计算空间-光谱模型参数时,只使用了图像边缘及其邻域内的像素,舍去了图像中的其它像素。在标准图像集中的实验结果表明,改进算法在保持光源估计准确性的同时,减少了算法的执行时间、训练时间和存储空间。最后提出了一种基于r色度直方图和光源分布的颜色恒常性算法。该算法是对基于色度直方图和光源分布算法的改进,针对原算法训练时间长的问题,本文通过实验得出不同图像集中图像的r色度直方图与标定光源的r色度具有较高相关性,基于这种相关性,本文只使用图像的r色度直方图计算图像的色度分布与光源之间的多线性回归参数。在标准图像集中的实验结果表明,改进算法对光源估计的准确性接近于原算法,并且有效减少了算法的训练时间。
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