Abstrakt. Vi presenterar en generativ, probabilistisk modell som bryter ner en bild till reflektions- och skuggande komponenter. Den föreslagna metoden använder en Dirichlet process Gaussian blandning modell där de genomsnittliga parametrarna utvecklas gemensamt enligt en Gaussian process. I motsats till tidigare metoder eliminerar vi termen Retinex och antar mer allmänna smidighetsantaganden för den skuggande bilden. Markov kedjan Monte Carlo provtagningstekniker används för slutledning, vilket ger toppmoderna resultat på MIT Intrinsic Image Dataset.
Nyligen föreslog REF en modell baserad på Dirichlet process Gaussian blandning modell.
Bayesian Nonparametric Intrinsic Image Decomposition
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}