光照光谱自动恢复
计算机视觉与模式识别
2023-06-01 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
我们开发了一种深度学习网络，用于估计各种光照条件下高光谱图像的光照光谱。为此，创建了一个名为 IllumNet 的数据集。使用 Specim IQ 相机在各种室内外光照条件下采集图像。室外图像在晴天、阴天和阴影条件下以及一天中的不同时间采集。室内图像使用了卤素和 LED 光源，以及混合光源（主要为卤素或 LED 与荧光灯混合）。本研究采用 ResNet18 网络，但将 2D 核改为 3D 核以适应数据的光谱特性。预测的光照光谱除需良好拟合实际光照光谱外，还应平滑，这通过三次平滑样条误差代价函数实现。实验结果表明，训练后的模型能够推断出准确的光照光谱估计值。
引用
@article{arxiv.2305.19538,
title = {Automatic Illumination Spectrum Recovery},
author = {Nariman Habili and Jeremy Oorloff and Lars Petersson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.19538},
year = {2023}
}
备注
CSIRO Technical report, 19 pages