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基于多对—映射生成对抗网络的颜色恒常性算法
文献摘要：
颜色恒常性是计算机视觉的重要研究方向,但在目前的研究中,大多数算法专注于单光源均匀分布的情况,光源非均匀分布的问题一直没有得到很好的解决.针对该问题,在单光源非均匀分布的情况下,将颜色恒常性转换成一个多对一映射任务,提出了一种基于生成对抗网络直接校正的方法.该方法根据颜色恒常性的特性,将图像拆解成内容编码和光源编码,改变光源编码为目标光源编码,重组生成目标光源下的图像.为了使非标准光源更加多样化,加入光源采样模块,帮助网络学习到更为丰富的光源信息,实现多对一映射.同时,为了在输入不同的光源编码时可以引导图像映射到不同的光源下,加入光源监督模块以区分具有不同光源的图像,帮助光源转换模块更好地将内容编码和特定光源编码结合起来,生成目标图像,实现颜色恒常性.同时,针对本文任务,在现存的数据集上渲染非均匀分布的光源,构造了单光源非均匀分布的数据集.实验结果表明,本文方法较好地解决了光源非均匀分布的问题,在非均匀数据集上超越了其他算法,最终生成的图像也更加接近标准光源下图像.
文献关键词：
颜色恒常性;单光源;生成对抗网络;图像映射
中图分类号：
作者姓名：
谢林芳;张旭东;孙锐;范之国;党天一
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]谢林芳;张旭东;孙锐;范之国;党天一-.基于多对—映射生成对抗网络的颜色恒常性算法)[J].电子测量与仪器学报,2022(04):124-135
A类：
B类：
生成对抗网络,颜色恒常性,计算机视觉,数算,单光源,非均匀分布,转换成,一个多,多对一,拆解,内容编码,非标准,标准光源,样模,网络学习,导图,图像映射,射到,转换模块,标图,渲染,终生,下图
AB值：
0.192904
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