【论文阅读】Efficient Illuminant Estimation for Color Constancy Using Grey Pixels
论文：Efficient Illuminant Estimation for Color Constancy Using Grey Pixels
作者：Kai-Fu Yang
年份：2015年
期刊：CVPR
目录
- 摘要
- 1介绍
- 主要贡献
- 2基于灰色像素的框架
- 2.1基本假设和公式
- 2.2假设验证
- 2.3.算法实现
- 2.4.多光源检测
- 4 总结
摘要
本文提出了一种利用给定的彩色偏压图像中检测到的灰度像素信息进行光源估计的新方法。基本假设是，大多数自然图像包括至少大约为灰色的可检测像素，这些像素可以可靠地用于光源估计。我们首先通过对不同数据集的综合统计评估验证了我们的假设，然后提出了一种新的基于亮度不变测度（IIM）的对数色通道灰度像素检测方法。然后，根据检测到的灰度像素可以很容易地估计出场景的光源颜色。
1介绍
在计算机视觉系统和生物视觉系统中，为了提取颜色特征，有效地去除光源触发的颜色投射（即颜色恒定性）是必要的。现有的颜色恒常模型大多是通过从给定的颜色偏置图像中估计光源的颜色，然后通过色度适配过程将彩色偏压图像转换为白色光源下的标准图像来实现的。
本文，我们认为一些在自然场景中广泛出现的灰色（或近似灰色）像素，可以用来可靠地估计光源。验证了这一假设之后，开发了一个简单的框架来检测彩色偏压图像中的灰度像素，然后使用这些像素估计亮度。此外，还扩展到多光源。
主要贡献
（1）完全验证了几乎所有的自然图像都包含近似灰度像素，这可以用于有效的光源估计。
（2）提出了一种有效的基于光度法的彩色偏压图像灰度像素自动检测策略。
（3）实验表明，在单光源或多光源的情况下，这种方法是可行和有效的。
2基于灰色像素的框架
2.1基本假设和公式
认为在白色光源下，大多数自然图像包含一些灰色或近灰色像素，一旦这些灰色像素被有效地检索，它们就可以用于有效的光源颜色估计。然而，挑战性的问题是如何从原始彩色偏压图像的RGB值中有效地确定灰度像素，因为外部光源的变化通常会改变它们的颜色外观。
考虑定义一个特定的光源不变测度（IIM）来识别图像中的灰度像素。
用局部图像块内像素的空间关系来定义IIM，它们可以用于均匀和非均匀光源的情况。（如在对数空间中计算的局部块的标准差可用作IIM）。但是没有可靠的局部差异用于计算，孤立的或均匀区域内的真实灰度像素将很少被检测到。为准确地识别灰度像素，需在IIM上添加以下约束：
（a）灰色像素应位于最小尺寸为3×3像素的小灰色斑块中。
（b）这些小的灰色斑块不均匀，即灰色斑块的对比度为非零。
在约束（a）的基础上，可以构造出彩色偏差图像的最小颜色通道。由于IIM要求独立于光源，因此可以通过在三个颜色通道中搜索具有相同IIM的点来检测灰度像素。同时，约束（b）排除了IIM为零的点。
用标准差来定义对比度是一个普遍的选择，（也可用对数空间中的梯度、中心环绕差等）
捕捉图像值
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