Abstract-Många algoritmer i datorseende antar diffusa endast reflektioner och anser Spekulära reflektioner att vara outliers. Men i den verkliga världen är närvaron av spekulära reflektioner oundviklig eftersom det finns många dielektriska inhomogena objekt som har både diffusa och spekulära reflektioner. För att lösa detta problem presenterar vi en metod för att separera de två reflektionskomponenterna. Metoden är huvudsakligen baserad på fördelningen av spyriska och diffusa punkter i en tvådimensionell maximal kromaticitet-intensitet utrymme. Vi fann att genom att utnyttja utrymmet och känd belysning färg, problemet med reflektion komponent separation kan förenklas till problemet med att identifiera diffus maximal kromaticitet. För att kunna identifiera den diffusa maximala kromaticiteten korrekt krävs en analys av bullret eftersom de flesta verkliga bilder lider av det. Till skillnad från befintliga metoder kan den föreslagna metoden separera reflektionskomponenterna robust för alla typer av ytjämnhet och ljusriktning.
För att analysera buller för att separera reflektion komponent effektivt, Tan et al. I REF föreslogs en separationsmetod baserad på fördelningen av speculära och diffusa pixlar i maximalt kromaticitetsintensitetsutrymme.
Separating reflection components based on chromaticity and noise analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}