多通道置信度加权颜色恒常性算法

颜色恒常性是实现识别、分割和三维物体重建等视觉任务的重要前提.为使计算机视觉系统具有颜色恒常性感知功能,提出多通道特征置信度加权网络,在减少网络层数和模型参数的同时充分提取图像中的特征;通过多通道置信度加权方法利用每个通道中可以为光源估计提供更多信息的特征准确估计出全局场景光源.在基于重处理的ColorChecker和...     

渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法

为测试CIE推荐各颜色匹配函数（CMFs）CIE1931、CIE1964和CIE2006的计算性能,首先使用前期研究中两组基于配对比较法实验采集到的年轻和老年观察者异谱反射色色差比较数据,检验了CIE现有各CMFs的表现。研究发现CIE2006（22,4°）和CIE1931 2°的计算色差ΔE₀₀分别与56名年轻和40名老年观察者的目视色差ΔV间的STRESS值最小,一致性最好。在RAL K5色卡中选择了明度值L^*₁₀在34.4～71.6范围内的5个不同非彩色作为目标色,使用Epson喷墨打印机围绕每个目标色分别制作了16个异谱样本。组织了26名年轻观察者基于灰梯尺法进行80对样本的色差比较,结果表明目视色差ΔV与CIE2006（22,2°）CMFs的计算色差ΔE₀₀间STRESS值最小。本次实验的观察视场为8.17°×16.26°,现有CIE2006 CMFs在大视场下对异谱反射色间色差的计算性能还需要进一步改进。     

渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法

颜色恒常性是实现目标检测、三维物体重建、自动驾驶等计算机视觉任务的重要前提。为充分利用图像中不同尺度的特征信息估计光源,提出渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法,通过三个卷积网络分支从不同尺度提取图像中的特征信息,通过特征融合得到更加丰富的特征信息,通过级联方式将图像中的浅层边缘信息和深层细粒度特征信息进行融合,提高了颜色恒常性算法的精确性。渐进式网络结构基于加权累计角度误差损失函数提高了算法在面对极端场景光照下光源估计的鲁棒性。在重处理的ColorChecker和NUS-8数据集上的实验结果表明,本文算法在各项评价指标上均优于目前的颜色恒常性算法,可应用于需要进行颜色恒常性预处理的其他计算机视觉任务。     

RGB-LED光源下光源色度对颜色恒常性的影响

基于视觉心理物理学实验研究RGB-LED光源下的颜色恒常性。实验中,观察者分别在白色和红、绿、蓝、黄4种彩色的RGB-LED光源下对240个孟塞尔(Munsell)色卡进行颜色分类。实验结果表明,从白光变化到红色和绿色光源时,颜色恒常性在各颜色类别上表现均较好,与传统宽带光源下的表现接近;变化到蓝色光源时,颜色恒常性在棕、红、黄和橙色类别上表现较差;变化到黄色光源时,颜色恒常性在棕、红和橙色类别上表现较差。总体来说,红色和绿色光源下的颜色恒常性比蓝色和黄色光源下的恒常性好。实验结果可为RGB-LED光源在实际中的设计和应用提供参考。     

具有颜色恒常性的光谱反射率重建

给定物体三刺激值,重建物体反射率在跨媒体颜色复制领域有着重要应用.常见的重建反射率算法包括基向量法、维纳估计法、加权伪逆方法等,这些方法大多都是为了建立由低维度三刺激值或者RGB向高维度光谱反射率的映射关系,以重建的反射率与原始反射率的接近程度为评价指标,并且需要光谱反射率数据进行训练.但是很多工业领域在产品设计时都需...     

光谱成像的图像颜色恒常性计算方法

光谱成像可以记录拍摄场景的光谱信息,从而实现颜色的高保真复现,图像的光谱信息通常同时混合了物体的光谱信息和光源信息,所以现有的光谱成像颜色还原需要通过提前放置的标定板或已知光谱特性的物体获取拍摄环境的光源信息,再进行图像的颜色恒常性校正。但光谱相机在实际使用过程中,通常难以满足上述条件,从而对图像高保真颜色还原提出挑战。针对此问题,提出一种光谱成像的图像颜色恒常性计算方法,将光谱成像系统获得光谱数据转换到XYZ颜色空间,并将图像分区域进行统计得到图像的统计点,通过大量常见光源的分布规律,给统计点施加位置权重和色温权重,同时设置亮度权重去除图像中过暗和过饱和的统计点,利用加权平均获得环境光的色度参数,根据需求将图像的XYZ颜色空间数据转换到RGB颜色空间,根据环境光的色度参数计算图像不同通道的增益,从而完成光谱图像的颜色恒常性计算。为了验证所提出算法的有效性,对140张光谱图像进行处理,计算算法得到的环境光色度参数和真实光源色度之间的再现角误差,对校正结果进行评价,结果表明提出的算法明显优于光谱图像不做处理和灰度世界法。为进一步分析算法校正结果与人眼感知之间的联系,设计颜色心理物理学实验...     

基于色块和服装色的颜色协调模型评测和优化EI北大核心CSCD

为了对现有颜色协调模型进行评测,选择了CIELAB颜色空间中均匀分布的24个颜色,分别以色块和服装为应用场景,组织观察者进行了颜色协调度评判实验.通过心理物理实验采集到了不同观察者的颜色协调度评判结果,分别对颜色协调原则和现有的颜色协调模型进行验证,发现以色块和服装为应用场景的颜色协调度呈现弱相关性(R2<0.126),现有颜色协调模型的预测结果与实验数据呈现弱相关性(R2<0.5).对Ou模型(基于匀色色块建立)和Luo&Ou模型(基于服装色建立)进行优化后,预测不同场景的颜色协调度性能有较大地改善,研究成果可为颜色协调度的预测提供一种研究方法和参考依据.     

固态图像传感器的电离辐射响应均匀性

研究并对比了6类电荷耦合器件和互补金属氧化物半导体图像传感器的辐射响应均匀性。设计辐射实验,对像素阵列中响应信号在不同统计区域内的像素值增量平均值和非均匀度进行分析与讨论,重点研究了各类固态图像传感器像素阵列全局、区域和代表像元的辐射响应均匀性。实验结果表明:在稳态γ射线辐射场辐照条件下,帧图像中的响应信号增量并非固定值;像素阵列各区域内响应信号的均匀性不因辐照剂量率的变化而变化,对于相同的图像传感器,辐射在任意帧图像中产生辐射响应信号的分布与像素阵列中任意像素在多帧图像中出现辐射响应的分布相同,但由于传感器的本底噪声存在差异,单个像元、区域像素的统计结果与全局存在偏差。本研究为提高基于图像传感器的γ射线辐射探测技术,实现无遮光条件下在线辐射探测提供了理论依据和数据支持。     

基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法

提出了一种基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器(APS)星图去噪方法。该方法利用短时静态背景噪声与随机噪声阈值构建动态序列噪声模板,实现了对APS星图数据的去噪处理。以ZY-3卫星的APS原始星图作为实验数据进行研究,结果表明所提方法能很好地剔除条带和边缘噪声。与传统去噪处理方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约12.98″;与全局阈值分割法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约2.16″;与静态背景噪声方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约9.64″。这充分表明所提方法可有效提升APS恒星质心定位精度,适用于事后姿态处理。