仿生颜色恒常性：从灰色锚定理论到灰色像素方法

颜色恒常性是许多生物视觉系统的一项基本能力，也是计算机成像系统中的关键步骤。仿生建模为阐明颜色恒常性背后的计算原理和开发高效的计算方法提供了一条有前景的途径。然而，用于颜色恒常性的仿生方法仍未得到充分探索，且缺乏全面的分析。本文为仿生颜色恒常性提出了一个综合性的技术框架，该框架整合了生物机制、计算理论和算法实现。具体来说，我们系统地回顾了生物颜色恒常性的计算理论，该理论表明，光源估计可以简化为早期视觉中的灰色锚点（像素或表面）检测任务。随后，典型的灰色像素检测方法，包括 Gray-Pixel 和 Grayness-Index，在 Lambertian 反射模型和生物颜色拮抗机制的统一理论框架下被重新解释。最后，我们提出了一种简单的基于学习的方法，该方法将反射模型约束与特征学习相结合，以探索基于灰色像素检测的仿生颜色恒常性的潜力。大量实验证实了灰色像素检测对于颜色恒常性的有效性，并展示了仿生方法的潜力。