基于机器学习算法的颜色恒常性研究

发布时间：2023-01-12 13:38

　　在光源一定的变化范围内,人类具有对场景中的物体表面颜色感知不变性的能力。这种能够把光源的影响去除,使得人类能感知到物体表面真实颜色的能力叫做颜色恒常性。颜色恒常性是人在长期进化中获得的本能。人类优秀的颜色恒常性能力,对于人类稳定地感知认识世界具有不可忽视的作用。在计算机视觉领域中,正确的颜色特征是很多计算机视觉任务的基础条件,但由于摄像机生成图像时容易受到场景光照的影响,同一物体在图像中反映的颜色会出现差异性,造成了颜色特征的不稳定,因此颜色恒常性是个很重要的研究领域。本文主要尝试利用机器学习技术解决图像在不同色温下的差异性,恢复颜色恒常性,并进行了以下几方面的研究。针对传统对角校正模型存在的缺陷,基于全矩阵校正的图集真实色彩还原算法是一种有效的颜色恒常性恢复算法。针对该算法,分析其中存在的问题以及缺点,提出了基于图像内容的图集真实色彩还原算法。算法首先将图像像素点颜色进行分类,统计各类颜色在图中出现的比例,进而对求解全矩阵的最优化公式进行加权。所提算法能一定程度地服了色彩还原算法计算过程中的不稳定性,并提高颜色校正准确性,但改进的算法仅适用于带有色卡的图集,使用范围受限。论文进一步实... 

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

S、M、L三种视锥细胞对光谱刺激的反应图谱

CIE三刺激值曲线

CIErg色度图


本文编号：3730001