計算機視覺中的顏色感知

定　價：￥59.00

作　者：	王金華，李兵著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302568735	出版時間：	2021-04-01	包裝：	平裝
開本：	其他	頁數(shù)：	236	字數(shù)：

內容簡介

　　本書主要圍繞顏色認知計算，主要包含顏色恒常性計算和高動態(tài)范圍場景的可視化技術（色調映射和多曝光融合）兩部分。如果將顏色分解為色度（Chromaticity）和亮度（Lightness）兩個因素，則顏色恒常性計算主要是從顏色的色度信息的角度來研究人對顏色的感知；而HDR場景可視化技術主要是從顏色的亮度度量表示研究人對顏色的感知。

作者簡介

　　王金華，女博士（后），副教授，北京聯(lián)合大學教師。研究方向計算機視覺，機器學習。以第一作者發(fā)表研究論文12篇，其中SCI論文8篇，授權專利1項，軟件著作權8項。在2012年，獲得國家自然科學青年基金資助1項，并作為骨干參加北京市屬高等學校創(chuàng)新團隊建設項目“圖像理解及可視化應用”。

圖書目錄

目錄

第1章引言1
1.1背景與意義1
1.1.1顏色恒常性1
1.1.2HDR圖像處理3
1.2國內外研究現(xiàn)狀5
1.2.1顏色恒常性計算5
1.2.2HDR圖像處理9
參考文獻12
第2章顏色恒常性計算13
2.1朗伯特反射模型13
2.2顏色恒常性計算14
2.3對角模型14
2.4顏色恒常性計算研究現(xiàn)狀15
2.4.1無監(jiān)督的顏色恒常性計算15
2.4.2有監(jiān)督的顏色恒常性計算20
2.4.3顏色恒常性融合算法25
2.4.4顏色不變性描述27
2.5顏色恒常性計算實驗數(shù)據(jù)集32
2.6光照估計的性能評價標準34
2.7本章小結35
參考文獻35
第3章基于樹結構聯(lián)合稀疏表示的多線索光照估計36
3.1引言36
3.2研究背景373.2.1成像模型37
3.2.2光照估計相關工作37
3.2.3稀疏表示40
3.3基于樹結構聯(lián)合稀疏表示的多線索光照估計40
3.3.1MC概述40
3.3.2樹結構聯(lián)合稀疏正則化41
3.3.3TGJSR的優(yōu)化45
3.3.4核化TGJSR47
3.4MC光照估計的實現(xiàn)與分析48
3.4.1特征提取48
3.4.2由MC框架生成的其他方法49
3.5實驗結果50
3.5.1評價標準52
3.5.2GehlerShi數(shù)據(jù)集測試52
3.5.3SFU數(shù)據(jù)集測試54
3.5.4Barcelona數(shù)據(jù)集測試56
3.6比較與分析58
3.6.1TGJSR框架中方法的比較58
3.6.2與其他光照估計算法的比較63
3.6.3使用不同稀疏正則化的MC方法的比較67
3.6.4樹結構聯(lián)合稀疏表示與最近鄰方法的比較68
3.6.5訓練數(shù)據(jù)集大小的影響69
3.6.6線性MC和核化MC的比較69
3.7本章小結72
參考文獻72
〖4〗計算機視覺中的顏色感知〖2〗目錄〖4〗第4章基于紋理相似性的自然圖像的顏色恒常性計算73
4.1引言73
4.2相關工作介紹74
4.2.1基于自然圖像統(tǒng)計的顏色恒常性算法融合74
4.2.2存在的問題76
4.3基于紋理相似性的自然圖像的顏色恒常性計算77
4.3.1威布爾分布與圖像的紋理特征78
4.3.2基于紋理相似的顏色恒常性算法融合79
4.4實驗結果與分析80
4.4.1參數(shù)K的選擇實驗80
4.4.2交叉驗證實驗82
4.4.3圖像光照校正示例83
4.5本章小結85
參考文獻85
第5章自然場景光照估計融合算法的評價86
5.1引言86
5.2光照估計融合算法87
5.2.1無監(jiān)督融合88
5.2.2有監(jiān)督融合88
5.2.3引導式融合89
5.3單一顏色恒常性算法92
5.4實驗設置94
5.4.1圖像數(shù)據(jù)集94
5.4.2誤差評價標準96
5.4.3實驗參數(shù)選擇96
5.5實驗結果99
5.5.1GehlerShi數(shù)據(jù)集的結果分析99
5.5.2SFU子數(shù)據(jù)集的結果分析103
5.5.3Barcelona數(shù)據(jù)集的結果分析106
5.5.4時間性能比較110
5.6實驗結果分析111
5.6.1一致性分析111
5.6.2UC與SC算法的比較111
5.6.3SC和GC算法的比較113
5.6.4IGC算法的特征分析116
5.7場景類別對融合的影響117
5.8單一估計算法對融合的影響118
5.8.1使用UU和SU算法進行融合的性能比較118
5.8.2單一算法數(shù)量對融合結果的影響119
5.9多光源場景的融合算法120
5.10本章小結122
參考文獻122
第6章基于亮度感知的HDR場景再現(xiàn)123
6.1引言123
6.2相關工作介紹124
6.3存在的問題126
6.4基于亮度感知理論的HDR場景再現(xiàn)算法126
6.4.1HVS亮度感知理論126
6.4.2基于“雙錨”理論的色調映射算法127
6.4.3對比度增強132
6.4.4顏色校正134
6.5實驗結果與分析136
6.5.1評價標準136
6.5.2性能分析與比較137
6.6本章小結147
參考文獻148
第7章基于稀疏表示和可平移復方向金字塔變換的多曝光融合149
7.1引言149
7.2可平移復方向金字塔變換150
7.3基于稀疏表示和可平移復方向金字塔變換的多曝光融合154
7.3.1稀疏表示簡介154
7.3.2基于稀疏表示和PDTDFB的多曝光融合算法155
7.4實驗結果與分析159
7.4.1評價標準160
7.4.2實驗結果與分析163
7.5本章小結169
參考文獻169
第8章一種端到端深度學習框架下的多曝光圖像融合算法170
8.1引言170
8.2存在的問題171
8.3端到端深度學習框架下的多曝光圖像融合171
8.4實驗結果與分析174
8.5本章小結177
參考文獻177
第9章基于生成對抗網(wǎng)絡的多曝光圖像融合框架178
9.1引言178
9.2GAN網(wǎng)絡結構180
9.2.1標準GAN181
9.2.2相對GAN182
9.2.3相對平均GAN184
9.2.4最小二乘GAN185
9.3基于生成對抗網(wǎng)絡的多曝光圖像融合框架187
9.3.1基于GAN的多曝光圖像融合架構187
9.3.2生成器網(wǎng)絡結構188
9.3.3判別器網(wǎng)絡結構199
9.3.4損失函數(shù)200
9.4實驗結果204
9.4.1評價指標204
9.4.2結果分析204
9.5本章小結216
參考文獻217
第10章總結與展望218
10.1總結218
10.2展望221