Abstrakt. Intrinsiska bilder representerar de underliggande egenskaperna hos en scen som belysning (formning) och ytreflektion. Extrahera inneboende bilder är ett utmanande, illa placerade problem. Människans prestation på uppgifter som skuggdetektering och form-från-formning förbättras genom att lägga färg och textur till ytor. Särskilt när en yta är målad med ett texturerat mönster, främjar korrelationer mellan lokal genomsnittlig luminans och lokal luminans amplitud tolkningen av luminansvariationer som ljusförändringar. Baserat på detta resultat, föreslår vi en ny funktion, lokal luminans amplitud, för att separera belysning och reflektion, och en ram för att integrera denna kö med nyans och textur för att extrahera inneboende bilder. Algoritmen använder styrbara filter för att separera bilder till frekvens- och orienteringskomponenter och konstruerar skuggnings- och reflektansbilder från viktade kombinationer av dessa komponenter. Vikter bestäms av korrelationer mellan motsvarande variationer i lokal luminans, lokal amplitud, färg och textur. De inneboende bilderna förfinas ytterligare genom att se till att de lokala texturelementen är konsekventa. Vi testar denna metod på ytor fotograferade under olika ljusförhållanden. Algoritmens effektivitet demonstreras genom korrelationen mellan våra inneboende bilder och vår grundsanning som skuggar och reflekterar data. Luminansamplituden befanns vara en användbar signal. Resultaten presenteras också för naturliga bilder.
I REF beaktas texturerade ytor genom korrelationer mellan lokal genomsnittlig luminans och lokal luminansamplitud.
Correlation-based intrinsic image extraction from a single image
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}