基于图像导数框架和非负稀疏编码的颜色恒常计算方法  

Color Constancy Based on Image Derivative Framework and Non-negative Sparse Coding

作　　者：杜馨瑜[1] 李永杰[1] 尧德中[1] 李朝义[1,2] 

机构地区：[1]电子科技大学生命科学与技术学院,神经信息教育部重点实验室,四川成都610054 [2]中国科学院上海生命科学研究院,上海200032

出　　处：《电子学报》2012年第1期179-183,共5页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家973重点基础研究发展计划(No.2007CB311001);国家自然科学基金(No.30730036,No.31070881,No.90820301,No.61075109);教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-07-0151)

摘　　要：本文通过模拟初级视皮层神经元感受野在视觉信息处理中的功能,提出了一种基于图像导数框架和非负稀疏编码思想的颜色恒常性计算模型,以实现对色偏图像的颜色矫正.从解决工程问题的角度,本文提出的基于生理机制的计算模型在处理效果上可与目前最好的颜色恒常性算法相媲美;从计算神经科学的角度,本文模型支持了大脑初级视皮层在视觉颜色恒常性中扮演重要角色的观点.By imitating the function of receptive fields of the primary visual cortical neurons, we proposed a color-constancy model that combines the ideas of image derivative framework and non-negative sparse coding. From the standpoint of image pro- cessing, statistical measures showed that the color compensation ability of the proposed model can be comparable to the current best technical methods. In the view of computational neuroscience, our results also provide support for the notion that primary visual cor- tex plays critical role on the capacity of color constancy.

关 键 词：颜色恒常 导数框架 非负稀疏编码 初级视皮层 感受野 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]