一种基于局部置信度网络的光照估计算法

摘要

颜色恒常性计算的目的是消除图像场景中光照变化带来的影响。一些先进的算法基于图像块进行光照估计,通过池化(如均值池化和中值池化)得到全局估计结果,然而不准确的局部估计很可能会影响全局估计结果。针对现有的图像块采样方法的随机性和局部到全局池化方式的局限性,一种基于局部置信度网络的光照估计算法被提出,该算法包含三部分:(1)基于亮暗像素的图像块采样方法,使得所采样的图像块有较大的色度梯度,有利于光照估计;(2)采样图像块的局部光照估计网络;(3)置信度网络计算局部光照估计网络获得的局部估计置信度,最后通过置信度池化得到全局估计结果。实验验证了该算法的有效性,以及在两种标准数据集上都取得了竞争性的性能。