利用排序能力的简洁辐射定标
计算机视觉与模式识别
2018-03-16 v3
摘要
与原始图像相比，更常见的 JPEG 图像对于机器视觉算法和专业摄影师来说用处较小，因为 JPEG-sRGB 不保留像素值与从场景测得的光之间的线性关系。如果存在一个计算模型，能够预测原始线性传感器图像如何映射到相应的渲染图像（例如 JPEG），反之亦然，则称该相机经过了辐射定标。本文始于一个观察：像素值的排序在色彩校正后大多得以保留。我们表明，这一观察是求解整个相机处理流程（色彩校正、色调和色域映射）的关键。我们基于排序的定标方法比现有技术更简单，因此参数化所需的变量更少，从而可以用更少的定标数据求解。另一个优势是，我们可以从单对原始-JPEG 图像推导出相机处理流程。实验证明，我们的方法提供了最先进的结果（尤其是在最受关注的 JPEG 到原始图像的情形下）。
引用
@article{arxiv.1707.08943,
title = {Concise Radiometric Calibration Using The Power of Ranking},
author = {Han Gong and Graham D. Finlayson and Maryam M. Darrodi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.08943},
year = {2018}
}
备注
accepted by BMVC 2017. Correction: Note that the reported model parameter number in the original BMVC paper was wrong. It should be 408 rather than 158