使用多元回归树集成的光源估计
计算机视觉与模式识别
2017-03-17 v1
摘要
白平衡是图像处理流程中的基本步骤。该过程涉及估计光源或发光体的色度，并使用该估计值校正图像以消除任何色偏。鉴于该问题的重要性，此前已有许多关于光源估计的研究。最近，一种基于使用平方误差损失函数拟合的一元回归树集成的方法被提出，并显示出优异的性能。在本文中，我们证明可以通过以下方式学习更简单且更准确的集成模型： 使用多元回归树以考虑光源色度分量之间的相关性与约束条件， 通过直接最小化感兴趣的损失函数（如恢复角误差或再现角误差）来拟合每棵树，而不是间接使用平方误差损失函数作为替代。我们通过实验证明，总体而言，我们的方法在多种图像集上均带来了性能提升。
引用
@article{arxiv.1703.05354,
title = {Illuminant Estimation using Ensembles of Multivariate Regression Trees},
author = {Peter van Beek and R. Wayne Oldford},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05354},
year = {2017}
}
备注
20 pages