[发明专利]颜色恒常性的多假设分类在审
| 申请号： | 201980101469.5 | 申请日： | 2019-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN114586330A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 丹尼尔·埃尔南德斯;莎拉·帕里索;阿莱斯·莱昂纳迪斯;格雷戈里·斯拉堡;史蒂文·乔治·麦克唐纳 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | H04N1/60 | 分类号： | H04N1/60;H04N9/73 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 颜色 常性 假设 分类 | ||
1.一种用于估计源图像的场景照明颜色的设备(401)，其特征在于，所述设备用于：
确定(301)一组候选光源，根据每个候选光源确定对源图像的校正；
针对每个所述候选光源，对所述源图像应用(302)所述相应校正，以形成相应的一组校正图像(101、102、103)；
针对所述一组校正图像中的每个校正图像，实施(303)训练卷积神经网络以估计所述相应校正图像的相应非彩色概率；
基于对所述一组校正图像的所述估计的非彩色概率，获得(304)所述源图像的所述场景照明颜色的最终估计。
2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述源图像的所述场景照明颜色的所述最终估计使用所述候选光源中至少两个的加权来获得。
3.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，所述设备用于使用二元分类对每个校正图像的所述非彩色进行分类。
4.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，所述设备还用于确定所述场景照明颜色的所述最终估计的置信值。
5.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，所述设备还用于基于所述场景照明颜色的所述最终估计来变换所述源图像。
6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述变换后的图像代表所述源图像在规范光源下的场景。
7.根据权利要求1或2或6所述的设备，其特征在于，所述一组候选光源通过在光源空间中以均匀间隔采样来确定。
8.根据权利要求1或2或6所述的设备，其特征在于，所述一组候选光源通过K-均值聚类来确定。
9.根据权利要求1或2或6所述的设备，其特征在于，所述一组候选光源使用高斯混合模型来确定。
10.根据权利要求1或2或6所述的设备，其特征在于，所述训练卷积神经网络使用由至少两个相机捕获的一组训练图像来进行训练。
11.一种用于估计源图像的场景照明颜色的方法(300)，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
确定(301)一组候选光源，根据每个候选光源确定对源图像的校正；
针对每个所述候选光源，对所述源图像应用(302)所述相应校正，以形成相应的一组校正图像(101、102、103)；
针对所述一组校正图像中的每个校正图像，实施(303)训练卷积神经网络以估计所述相应校正图像的相应非彩色概率；
基于对所述一组校正图像的所述估计的非彩色概率，获得(304)所述源图像的场景照明颜色的最终估计。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述源图像的所述场景照明颜色的所述最终估计使用所述候选光源中至少两个的加权来获得。
13.根据权利要求11或权利要求12所述的方法，其特征在于，所述训练卷积神经网络使用由至少两个相机捕获的一组图像来进行训练。
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