基于相关性的户内外自然图像颜色恒常性算法
现有的颜色恒常性算法主要分为无监督算法与有监督算法两类.前者计算复杂度较低,但其假设过于简单,致使颜色估计的精度不够理想;后者虽然精度有所提升,但计算复杂度较高,无法进行实时处理.本文针对在目标识别、图像检索、人脸识别等应用领域中广泛采用的自然图像,通过研究户内、户外光源颜色概率分布的差异,采用贝叶斯框架,提出了一种改进的基于相关性的颜色恒常性算法,并通过定量分析的实验与现有算法进行了比较.实验结果表明,改进后的算法能够大幅度降低光照估计的角度误差,并在满足实时处理的条件下提升估计精度.
自然图像 颜色恒常性算法 光照估计 角度误差 贝叶斯框架
周丹 章毓晋
清华大学电子工程系,北京 100084
国内会议
珠海
中文
589-593
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）