联合色度特征与轻量级神经网络的颜色恒常性算法  

作　　者：闫鹏刚 

机构地区：[1]西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第20期47-50,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：颜色信息是计算机视觉任务中一个重要且有效的特征,在图像中去除光源等因素引起的偏色,使物体呈现其应有的颜色是颜色恒常性研究难点。文章提出了一种色度特征与轻量级神经网络联合的颜色恒常性方法。该方法通过提取图像的拉普拉斯特征,与输入图像融合,计算其色度直方图,然后利用统计的直方图计算对应色度像素的均值作为色度特征,输入轻量级神经网络进行光源估计。在公开数据上的实验结果表明,相较于其他方法,文章算法精度进一步提高,在单个GPU上运行速度可达到250帧/秒,能够满足移动端或嵌入式应用的实时需求。

关 键 词：颜色恒常性 拉普拉斯特征 色度特征 轻量级神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]