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Region-Based Image Classification for Automatic Color Correction

机译:基于区域的图像分类,用于自动色彩校正

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摘要

This work presents a framework for image classification based on region information. The main application of this framework is for automatic color correction of real-scene images. Class specific color correction is already implemented in some systems, but image classification usually relies on global image features only. Our region-based approach shows a significant improvement over previously achieved classification for a variety of critical image classes. Improved image classification can directly be translated into improved automatic color correction.
机译:这项工作提出了一个基于区域信息的图像分类框架。该框架的主要应用是实景图像的自动色彩校正。在某些系统中已经实现了特定于类别的颜色校正,但是图像分类通常仅依赖于全局图像功能。我们基于区域的方法显示出比以前针对各种关键图像类别实现的分类有了显着改进。改进的图像分类可以直接转换为改进的自动色彩校正。

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