一种基于级联融合特征置信度加权的颜色恒常性方法

摘要

本发明公开了一种基于级联融合特征置信度加权的颜色恒常性方法，为无人驾驶、水下物体识别、三维物体重建等计算机视觉任务提供稳定的颜色特征，步骤为：(1)在自然场景光源下拍摄图像以及视频，制作应用于颜色恒常性方法的数据集；(2)根据光源颜色的特殊性发明基于级联融合特征置信度加权网络结构；(3)使用数据集对网络结构进行二阶段训练；(4)将估计出的场景光源从图像或者视频中移除，实现图像以及视频的颜色恒常性。本发明通过级联方式将图像中浅层边缘纹理特征与深层细粒度深层特征进行融合，充分利用图像中可以为光源估计提供更多信息的特征估计光源，解决了目前颜色恒常性方法在面对复杂环境时光源估计精确度低的问题，提高了颜色恒常性方法的精确性以及面对复杂环境时方法的稳健性。