【摘 要】
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为提高光照估计的精度并保持相对较快的运行速度,提出了一种新的基于颜色边缘矩和锚定邻域正则化回归的色彩恒常算法.首先提取不同阶数的颜色边缘矩作为场景图像特征.然后,在
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（No.61503303,51409215）, the Fundamental Research Funds for the Central Universities（No.G2015KY0102）.
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为提高光照估计的精度并保持相对较快的运行速度,提出了一种新的基于颜色边缘矩和锚定邻域正则化回归的色彩恒常算法.首先提取不同阶数的颜色边缘矩作为场景图像特征.然后,在锚定样本的邻域内采用一种迭代的平方F-范数正则化回归来学习颜色边缘矩特征与光照间的映射矩阵.最后,对测试样本的光照估计可基于与其最近邻的锚定样本的关联映射矩阵获得,该映射矩阵在训练阶段已被预先计算并存储.在2个标准图像数据集上的实验结果表明,所提算法性能明显优于现有相关算法,其中值角度误差较现有算法至少分别下降了10.35%和7.44%.
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