【摘 要】
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为了获得与用户主观感知相一致的颜色校正算法和对校正结果进行客观评估,本文首先创建了一个针对颜色校正的数据集ICCD（Image Color Correction Database）.ICCD数据集中的颜色
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61300102);福建省自然科学基金(No.2014J01233);福建省自然科学基金杰出青年科学基金(No.2015J06014)
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为了获得与用户主观感知相一致的颜色校正算法和对校正结果进行客观评估,本文首先创建了一个针对颜色校正的数据集ICCD（Image Color Correction Database）.ICCD数据集中的颜色差异涵盖了多种类型和粒度,其中颜色差异类型包括亮度、色相、饱和度、曝光度、对比度以及RGB中的R和G通道,每类颜色差异包括3个修改粒度.本文挑选了6种具有代表性的颜色校正算法对目标图像进行校正,并通过用户调查获得校正结果图像的主观平均得分值.基于ICCD数据集,本文对6种颜色校正算法的性能进行评估,得出在
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