计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
10期
369-372,427
,共5页
颜色恒常性%融合算法%光源估计%最小二乘支持向量回归
顏色恆常性%融閤算法%光源估計%最小二乘支持嚮量迴歸
안색항상성%융합산법%광원고계%최소이승지지향량회귀
Color constancy%Fusion algorithm%Estimating illumination%Least square support vector regression(LS -SVR)
目标物的图像会因环境光源的不同而呈现不同的颜色值,为对图像中的内容进行准确研究,需将记录图像调整到标准光源下,这就是颜色恒常性研究.无监督恒常性算法具有运算量小且简单的优势,但受限于假设条件,为此提出采用图像的多特征进行融合研究来提高恒常性研究的通用性.采用基于结构风险最小化原则的LS-SVR算法来对5种基本算法提取图像的多特征进行融合,评估出环境光源的色度.以标准图像库中的图像作为研究对象,结果表明:在各种光照条件下,多特征融合的LS-SVR算法能取得比5种算法更小的误差,评估出来的场景光源更接近于实际光源,为目标场景的准确分析与识别提供了科学依据.
目標物的圖像會因環境光源的不同而呈現不同的顏色值,為對圖像中的內容進行準確研究,需將記錄圖像調整到標準光源下,這就是顏色恆常性研究.無鑑督恆常性算法具有運算量小且簡單的優勢,但受限于假設條件,為此提齣採用圖像的多特徵進行融閤研究來提高恆常性研究的通用性.採用基于結構風險最小化原則的LS-SVR算法來對5種基本算法提取圖像的多特徵進行融閤,評估齣環境光源的色度.以標準圖像庫中的圖像作為研究對象,結果錶明:在各種光照條件下,多特徵融閤的LS-SVR算法能取得比5種算法更小的誤差,評估齣來的場景光源更接近于實際光源,為目標場景的準確分析與識彆提供瞭科學依據.
목표물적도상회인배경광원적불동이정현불동적안색치,위대도상중적내용진행준학연구,수장기록도상조정도표준광원하,저취시안색항상성연구.무감독항상성산법구유운산량소차간단적우세,단수한우가설조건,위차제출채용도상적다특정진행융합연구래제고항상성연구적통용성.채용기우결구풍험최소화원칙적LS-SVR산법래대5충기본산법제취도상적다특정진행융합,평고출배경광원적색도.이표준도상고중적도상작위연구대상,결과표명:재각충광조조건하,다특정융합적LS-SVR산법능취득비5충산법경소적오차,평고출래적장경광원경접근우실제광원,위목표장경적준학분석여식별제공료과학의거.
