基于对象语义分割的改进颜色恒常性算法

基于对象语义分割的改进颜色恒常性算法
徐亮山;张霞;范珮
【期刊名称】《数字印刷》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】颜色恒常性是人类特有的一种心理感知现象,为充分考虑人类在观察外界事物时的心理情绪感知和意识对图像物体或者对象语义的理解,本研究首先基于深度学习模型(Mask-RCNN)对图像内容中的对象类别进行语义分割,构建一个根据对象语义主题划分的图像分类集,在此基础上对经典灰度世界(GW)算法进行改进,将图像对象语义分类集的RGB三通道平均值,作为图像全局光照颜色估计结果,并与GW、WP、SoG和GE四种经典算法的性能进行对比。

实验结果表明,本研究算法的还原角度误差的中值误差和均值误差均有明显降低,说明其具有更好的光照颜色估计效果。

【总页数】8页(P38-44)
【作者】徐亮山;张霞;范珮
【作者单位】武汉大学图像传播与印刷包装研究中心;武汉大学土木建筑工程学院;上海景域智能科技有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于颜色聚类分割及改进的FMM算法的壁画修复
2.一种语义视频对象分割改进算法
3.一种新的基于颜色恒常性的肤色分割算法
4.在MPEG视频上的语义视频对象分割改进算法
5.基于语义分割技术的船舶图像分割算法应用改进
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。