基于双层稀疏编码图像相似性的颜色恒常性

计算颜色恒常性是计算机视觉中一个非常重要的课题，吸引了许多研究人员的关注。最近，大量研究表明高层视觉内容信息对光照估计具有显著效果。然而，所有现有方法本质上都是组合策略，其中图像内容分析仅用于指导从各种独立光照估计方法中进行组合或选择。在本文中，我们提出了一种新颖的双层稀疏编码模型用于光照估计，该模型同时考虑了低层颜色分布和高层图像场景内容方面的图像相似性。为此，我们将图像的场景内容信息与其颜色分布相结合，以获得最优的光照估计模型。在两个真实世界图像集上的实验结果表明，我们的算法优于其他主流光照估计方法，甚至优于组合方法。