场景语义引导下的改进灰度世界算法
色彩恒常性的实现中,灰度世界算法通常因自然图像间场景差异导致较弱的光源估计性能.针对上述问题,提出了一种以场景语义为引导的改进灰度世界算法.首先,使用灰度化图像计算稠密SIFT描述子以避免彩色图像偏色干扰,SIFT描述子集合由词袋模型进一步生成无序视觉词汇;其次,以视觉词汇对应像素平均亮度为权重,基于空间金字塔匹配算法构建金字塔结构的亮度加权词频直方图;然后,采用直方图交叉核函数计算图像间场景语义相似度,并依据该相似度检索与测试图像场景语义相似的候选图像集;最后,所有候选图像的像素统计分布在经孤立森林算法移除异常值后被用于自适应推断,并更新灰度世界算法的固定假设,改进后灰度世界算法通过光源估计实现色彩恒常性.在ColorChecker,Cube+和NUS共3类公开色彩恒常数据集中的实验结果表明,所提算法在单相机测试中的光源估计角度误差较同类型灰度世界改进算法下降接近20％,且可在跨相机测试中取得对比算法中最低的光源估计角度误差.
色彩恒常性;灰度世界算法;光源估计;场景语义;SIFT描述子;空间金字塔匹配;孤立森林
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;公安部技术研究计划项目;司法部司法鉴定重点实验室开放课题;辽宁省创新人才支持计划;辽宁省教育厅青年科技人才育苗项目;中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目
2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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