Färgbeständighet är återhämtningen av sann ytfärg från observerad färg, och kräver att uppskatta kromaticiteten av scenbelysning för att korrigera för den partiskhet den inducerar. I detta papper, visar vi att per-pixel färg statistik naturliga scener-utan några rumsliga eller semantiska sammanhang-kan i sig vara en kraftfull kö för färg beständighet. Specifikt beskriver vi en belysningsbeskattningsmetod som är uppbyggd kring en "klassificerare" för att identifiera den verkliga kromaticiteten hos en pixel med tanke på dess luminans (absolut ljusstyrka över färgkanaler). Under inferensen begränsar varje pixel's observerade färg dess sanna kromaticitet till de värden som kan förklaras av en av en kandidat uppsättning ljuskällor, och tillämpa klassificeringen över dessa värden ger en fördelning över motsvarande ljuskällor. En global uppskattning för scenen belysning beräknas genom en enkel aggregering av dessa fördelningar över alla pixlar. Vi börjar med att helt enkelt definiera luminans-till-kromaticitet klassificering genom att beräkna empiriska histogram över diskretiserad kromaticitet och luminans värden från en utbildning uppsättning naturliga bilder. Dessa histogram återspeglar en preferens för nyanser som motsvarar släta reflektansfunktioner, och för akromatiska färger i ljusare pixlar. Trots sin enkelhet överträffar den resulterande uppskattningsalgoritmen nuvarande toppmoderna färgbeständighetsmetoder. Därefter föreslår vi en metod för att lära sig luminanceto-chromaticity clasfier "end-to-end". Med hjälp av stokastisk lutning nedstigning, sätter vi kromaticitet-luminans sannolikheten för att minimera fel i den slutliga scenen lysande uppskattningar på ett träningsset. Detta leder till ytterligare förbättringar i noggrannhet, mest betydande i svansen av felfördelningen.
Chakrabarti föreslog nyligen att man skulle uppskatta belysningsfärgen genom att träna en luminance-to-chromaticity classifier REF.
Color Constancy by Learning to Predict Chromaticity from Luminance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}