多区域融合的全卷积颜色恒常算法

刘凯, 孙鹏, 倪新龙, 赵瑞敏, 解梦达

小型微型计算机系统 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (03) : 655 -661.

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小型微型计算机系统 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (03) : 655 -661. DOI: 10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2023-0539

多区域融合的全卷积颜色恒常算法

    刘凯, 孙鹏, 倪新龙, 赵瑞敏, 解梦达
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摘要

针对现有颜色恒常性算法在复杂场景下的适用性差,光源估计精度不高的问题,提出一种多区域融合的全卷积颜色恒常算法.首先,利用金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet)模型对目标图像进行场景语义分割;其次,将本文提出的基于全卷积网络架构的端到端光源估计模型(Full Convolutional Illuminant Estimation Network, FCIEN)用于各语义区域进行光源估计,各区域通过加权融合得到整体图像的光源估计值;最后,根据得到的光源估计值使用Von Kries模型对目标图像进行偏色校正.在Gehler-Shi、NUS-8camera等数据集中的实验结果表明,相较于同类型的算法,本文算法的光源估计角度误差值分别下降20.73%、15.22%.实验结果表明,本文算法针对复杂场景的光源估计有着较强的鲁棒性和准确性.

关键词

图像处理 / 颜色恒常性 / 语义分割 / 多区域融合 / 光源估计 / 场景语义

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多区域融合的全卷积颜色恒常算法[J]. 小型微型计算机系统, 2025, 46(03): 655-661 DOI:10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2023-0539

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