CCMNet：利用标定颜色校正矩阵实现跨相机颜色恒常性
计算机视觉与模式识别
2025-12-17 v2
摘要
计算颜色恒常性（或白平衡）是相机图像信号处理器（ISP）中的一个关键模块，用于校正场景光照引起的色偏。由于此操作在相机特定的原始颜色空间中进行，白平衡算法必须适应不同的相机。本文介绍了一种基于学习的跨相机颜色恒常性方法，该方法无需重新训练即可泛化到新相机。我们的方法利用了 ISP 上可用的预标定颜色校正矩阵（CCM），这些矩阵将相机的原始颜色空间映射到标准空间（例如 CIE XYZ）。我们的方法使用这些 CCM 将预定义的光照颜色（即沿普朗克轨迹）转换到测试相机的原始空间。映射的光照被编码为一种紧凑的相机指纹嵌入（CFE），使网络能够适应未见过的相机。为了防止在训练期间由于相机和 CCM 有限而导致过拟合，我们引入了一种在相机及其 CCM 之间进行插值的数据增强技术。在多个数据集和骨干网络上的实验结果表明，我们的方法实现了 SOTA 的跨相机颜色恒常性，同时保持轻量级且仅依赖相机 ISP 中 readily 可用的数据。
引用
@article{arxiv.2504.07959,
title = {CCMNet: Leveraging Calibrated Color Correction Matrices for Cross-Camera Color Constancy},
author = {Dongyoung Kim and Mahmoud Afifi and Dongyun Kim and Michael S. Brown and Seon Joo Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.07959},
year = {2025}
}