Vi utvecklar sensoromvandlingar, kollektivt kallade spektralslipning, som omvandlar en given uppsättning sensors sensitivitetsfunktioner till en ny uppsättning som förbättrar prestandan hos alla färgkonsistensalgoritmer som baseras på en oberoende justering av sensorsvarskanalerna. Oberoende justering av multiplikativa koefficienter motsvarar tillämpningen av en diagonal-matristransform (DMT) till sensorrespons vektorn och är ett vanligt inslag i många teorier om färgbeständighet, Lands retinex och von Kries anpassning i synnerhet. Vi har tre tekniker för spektralslipning. Sensorbaserad slipning fokuserar på produktion av nya sensorer som linjära kombinationer av de givna så att varje ny sensor har sin spektralkänslighet koncentrerad så mycket som möjligt inom ett smalt våglängdsområde. Databasd slipning, å andra sidan, extraherar nya sensorer genom att optimera förmågan hos en DMT att redogöra för en given ljusförändring genom att undersöka sensorns reaktion vektorer som erhållits från en uppsättning ytor under två olika belysningar. Slutligen visar vi i perfekt slipning att om belysning och ytreflektion beskrivs med två- och treparameters finita-dimensionella modeller finns det en unik optimal sliptransform. Alla tre slipningsmetoderna ger liknande resultat. När slipade kon sensibiliteter används som sensorer förändras en DMT-modells belysning extremt bra. Vi presenterar simuleringsresultat som tyder på att i allmänhet kan icke-diagonala transformer bara marginellt bättre. Våra slipresultat korrelerar väl med de psykofysiska bevisen på spektral skärpning i det mänskliga visuella systemet.
För att förbättra prestandan hos DMT kan spektralslipning REF som härletts för varje kamera ingå.
Spectral sharpening : sensor transformations for improved color constancy
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}