基于层级分割的颜色恒常性算法

颜色恒常性是指当照射物体表面的颜色光发生变化时,人们对该物体表面颜色的知觉仍然保持不变的视觉特性。灰度世界方法是一种常用的的颜色恒常方法,它假设客观世界中物体表面的平均反射比趋于灰色(灰度世界假设)。传统的灰度世界方法对整幅图像进行处理,然而并不是所有的图像都满足灰度世界假设。首先采用层级分割方法把图像分割成若干个片段,然后采用使用灰度世界方法处理各个片段,得到各个片段的估计结果;最后对这些估计结果进行聚类,得到最终结果。实验结果表明,该方法优于原始的灰度世界方法。与原始方法相比,平均误差降低至36.0%、中值误差降低至63.5%。本文所提出的算法优于目前领先的颜色恒常算法。

Color constancy using hierarchy segments