Spectral-Based Illumination Estimation and Color Correction
Spectral-Based Illumination Estimation and Color Correction
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基于光谱的照明估计和颜色校正
DOI：
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发表时间：
1999
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Hauta
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Lenz;P. Meer;M. Hauta
我们提出了一种统计技术来表征图像中的全局颜色分布。其结果可用于单幅图像的色彩校正和不同图像的拼接。假设物体颜色与光谱反射率可用的一组颜色中的颜色相似（在我们的实验中，我们使用Munsell和NCS颜色芯片的光谱测量）。谱的对数可以通过少量基向量的有限线性组合来近似。我们用展开系数的模（最可能值）来描述展开系数在图像中的分布。这种描述不需要假设一类特殊的概率分布，并且对分布的异常值和其他扰动不敏感。照明的变化导致展开系数的全局移位，因此也导致它们的模式的全局移位。因此，光源的恢复减少到估计这些移位参数。所计算的光分布仅仅是光源的真实光谱分布的估计。用于归一化的直接逆滤波可能导致不期望的结果，因为这些过程通常是不明确的。因此，我们将正则化技术应用于视觉外观很重要的应用程序（如自动颜色校正）。我们还演示了如何使用这种表征的全球颜色分布在图像中的工具，在基于颜色的搜索图像数据库。© 1999 John Wiley & Sons，Inc. Col Res Appl，24，98 - 111，1999
We present a statistical technique to characterize the global color distribution in an image. The result can be used for color correction of a single image and for com- parison of different images. It is assumed that the object colors are similar to those in a set of colors for which spectral reflectances are available (in our experiments we use spectral measurements of the Munsell and NCS color chips). The logarithm of the spectra can be approximated by finite linear combinations of a small number of basis vec- tors. We characterize the distributions of the expansion coefficients in an image by their modes (the most probable values). This description does not require the assumption of a special class of probability distributions and it is insen- sitive to outliers and other perturbations of the distribu- tions. A change of illumination results in a global shift of the expansion coefficients and, thus, also their modes. The recovery of the illuminant is thus reduced to estimating these shift parameters. The calculated light distribution is only an estimate of the true spectral distribution of the illuminant. Direct inverse filtering for normalization may lead to undesirable results, since these processes are often ill-defined. Therefore, we apply regularization techniques in applications (such as automatic color correction) where visual appearance is important. We also demonstrate how to use this characterization of the global color distribution in an image as a tool in color-based search in image databases. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Col Res Appl, 24, 98 -111, 1999
DOI：
10.1364/josaa.11.002389
发表时间：
1994-09-01
影响因子：
1.9
作者：
DZUMRA, M;IVERSON, G
通讯作者：
IVERSON, G
DOI：
10.1364/josaa.3.000029
发表时间：
1986-01-01
影响因子：
1.9
作者：
MALONEY, LT;WANDELL, BA
通讯作者：
WANDELL, BA
DOI：
10.1364/josaa.10.002166
发表时间：
1993-10-01
影响因子：
1.9
作者：
DZMURA, M;IVERSON, G
通讯作者：
IVERSON, G