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文檔簡介
1、顏色是物體最基礎(chǔ)、最直接的特征之一,為人們提供了許多有用的信息。然而顏色信息并不魯棒,圖像顏色受到光照、物體、觀察者三者共同作用,同一場景在不同光照下往往呈現(xiàn)出不同的顏色,即圖像顏色極易受光源變化的影響。在這種情況下,以顏色為特征的實際應(yīng)用往往受到影響,如圖像檢索、圖像跟蹤等。顏色恒常性計算是為了減少甚至消除光照的影響,得到景物獨立于光照變化的魯棒的顏色特征。這對于計算機視覺、顏色科學(xué)來說,是極其重要和必需的,為彩色圖像處理提供了重要的
2、基礎(chǔ)。近年來,隨著人們對高質(zhì)量圖像的需求日益增加,多光譜圖像因其能夠準(zhǔn)確表達物體光譜特性而被越來越多地應(yīng)用在高端圖像領(lǐng)域。重建光譜反射率,直接計算物體表面的光譜特征,成為顏色恒常性計算的新領(lǐng)域。
本文首先研究了顏色理論和人眼的顏色恒常特性,分析了現(xiàn)有顏色恒常算法的優(yōu)勢和缺陷;其次分析了彩色圖像成像的物理模型,在場景光照均勻的假設(shè)條件下,針對存在鏡面反射的一類特殊圖像,基于雙色反射模型,將鏡面反射向量投影到Inverse-Int
3、ensity Chromaticity空間,研究圖像高光像素色度與光源色度的線性關(guān)系,采用模糊聚類分離圖像顏色,擬合直線估算光源色度,提出了基于高光區(qū)域分析的單張圖像顏色恒常技術(shù),克服了高光區(qū)域數(shù)量、顏色、紋理等限制,提升了估算精確度且算法易實現(xiàn);然后在分析以往基于機器學(xué)習(xí)的顏色恒常性算法并指出其缺陷的基礎(chǔ)上,提出了采用高斯過程回歸擬合光源顏色與圖像顏色之間的非線性關(guān)系,解決了以往算法計算復(fù)雜度過高、估計精度較低的問題;最后,討論了以擴
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