ColorNet——估计自然图像的色彩丰富度
多媒体
2019-08-23 v1 图形学
机器学习
图像与视频处理
摘要
测量自然或虚拟场景的色彩丰富度对于图像处理领域从捕获到显示的许多应用至关重要。在本文中，我们提出了首个基于深度学习的色彩丰富度估计度量。为此，我们开发了一个色彩评级模型，该模型同时学习提取相关的特征色彩特征以及从特征空间到各种自然彩色图像理想色彩丰富度分数的映射。此外，我们提出通过使用一项新的主观测试（该测试采用两个数据库的公共子集）来组合/对齐两个公开可用的色彩丰富度数据库，以克服缺乏足够标注数据集的问题。利用获得的包含180张彩色图像的主观标注数据集，我们最终从定量和定性两方面证明了所提模型相较于传统方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1908.08505,
title = {ColorNet -- Estimating Colorfulness in Natural Images},
author = {Emin Zerman and Aakanksha Rana and Aljosa Smolic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.08505},
year = {2019}
}
备注
Accepted to IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2019