【摘 要】
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复杂和多光照场景下的光照估计是颜色恒常性计算的难点和热点。提出一种对数域中基于实例学习的光照估计方法。通过分析光照对图像色度的影响,提取对数色度直方图作为光照一
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403116);中国博士后科学基金(2014M560507);中央高校基本科研业务费专项资金
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复杂和多光照场景下的光照估计是颜色恒常性计算的难点和热点。提出一种对数域中基于实例学习的光照估计方法。通过分析光照对图像色度的影响,提取对数色度直方图作为光照一致性特征,在实例学习框架下,根据特征相似的已知光照实例估计目标场景光照。算法分割原始图像为多个光照均匀场景,分区域估计局部光照,并融合得到整幅图像的全局光照信息。在多组单光照和多光照数据集上的实验结果表明,相较于其他先进方法,本文方法在不同数据集上的光照估计误差中位数降低了5%～14%,精度更高且稳健性更好。
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