一种基于概率分割和主色提取的多视点图像颜色校正方法

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中文摘要：针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于概率分割和主色提取的多视点图像颜色校正方法。首先采用三维高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)来描述颜色信息,利用期望-最大(Expectation-Maximum, EM)算法对模型参数进行求精,并通过自适应聚类来得到精确的概率分割图像,然后通过对概率进行排序、求和等操作,提取出主色分量。最后通过在主色间建立匹配,建立从参考图像到输入图像的颜色映射关系,实现对输入图像的校正。实验结果表明,该方法具有较好的彩色校正效果。

作者：

邵枫、范良忠、蒋刚毅、郁梅、陈偕雄

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作者单位：

宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211 浙江大学信息与电子工程学系杭州 310027

宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211

宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211 北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京 100871

浙江大学信息与电子工程学系杭州 310027

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关键词：

颜色校正多视点图像概率分割期望-最大主色提取

主办单位：

中国电子学会

会议名称：

中国第二十届电路与系统学术年会暨2007年港澳内地电子信息学术研讨会

会议时间：

2007-06-01

会议地点：

深圳

会议母体文献：

中国第二十届电路与系统学术年会暨2007年港澳内地电子信息学术研讨会论文集

页码：

457-461

出版时间：

2007