• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Conference on Computer Vision Theory and Applications >Color Dog Guiding the Global Illumination Estimation to Better Accuracy
【24h】

Color Dog Guiding the Global Illumination Estimation to Better Accuracy

机译：彩色狗指导全局照明估计以更好的准确性

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

An important part of image enhancement is color constancy, which aims to make image colors invariant to illumination. In this paper the Color Dog (CD), a new learning-based global color constancy method is proposed. Instead of providing one, it corrects the other methods' illumination estimations by reducing their scattering in the chromaticity space by using a its previously learning partition. The proposed method outperforms all other methods on most high-quality benchmark datasets. The results are presented and discussed.
机译：图像增强部分的重要部分是色恒定，旨在使图像颜色不变于照明。本文提出了一种彩色狗（CD），提出了一种新的基于学习的全局颜色贯致方法。而不是提供一个，它通过使用其先前学习的分区来校正在色度空间中的散射来校正其他方法的照明估计。所提出的方法优于大多数高质量的基准数据集中的所有其他方法。提出和讨论了结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号