Abstract-Det är ett illvilligt problem att återställa den sanna scenen färger från en färg partisk bild genom att diskontera effekterna av scen belysning och kamera spektral känslighet (CSS) på samma gång. De flesta färgbeständighet (CC) modeller har utformats för att först uppskatta belysningsfärgen, som sedan tas bort från färgen partisk bild för att få en bild som tas under vitt ljus, utan uttryckligt beaktande av CSS effekt på CC. I detta dokument studeras först den CSS-effekt på belysningsuppskattning som uppstår i den interdatasetbaserade CC (inter-CC), dvs. utbildning av en CC-modell på en datauppsättning och sedan testning på en annan datauppsättning som fångas upp av en särskild CSS. Vi visar den tydliga nedbrytningen av befintliga CC-modeller för inter-CC-tillämpningar. Sedan föreslås ett enkelt sätt att övervinna sådan nedbrytning genom att först lära sig snabbt en omvandlingsmatris mellan de två distinkta CSS (CSS-1 och CSS-2). Den lärda matrisen används sedan för att konvertera data (inklusive Illuminant marksanning och färgfördelade bilder) som återges under CSS-1 till CSS-2, och sedan träna och tillämpa CC-modellen på färgfördelade bilder under CSS-2, utan behov av betungande förvärv av utbildning som under CSS-2. Omfattande experiment på syntetiska och verkliga bilder visar att vår metod tydligt kan förbättra inter-CC prestanda för traditionella CC-algoritmer. Vi föreslår att genom att ta hänsyn till CSS-effekten, är det mer sannolikt att få den verkligt färg konstanta bilder invariant till förändringarna av både belysnings- och kamerasensorer.
Mer nyligen, arbetet med REF lär sig en transform matris mellan olika par av enhet CSS som används för att omvandla bilder och Illuminant mark-truth, visar färgfördomar av den första sensorn till den andra.
Improving Color Constancy by Discounting the Variation of Camera Spectral Sensitivity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}