Abstract-I detta papper föreslår vi en hierarkisk färgkorrigering algoritm för att förbättra färgen på digitala bilder som erhållits från låg kvalitet digital bildinspelning enheter som mobiltelefonkameror. Den föreslagna metoden är baserad på en hierarkisk stokastisk flerskiktsram vars parametrar är inlärda i en offline träning med hjälp av den välkända förväntan maximization (EM) algoritm. Detta hierarkiska ramverk fungerar genom att först göra mjuka uppdrag av bilder till defekt klasser och sedan bearbeta bilderna i varje defekt klass med en optimerad algoritm. Den hierarkiska färgkorrigeringen utförs i tre steg. I det första steget används globala färgattribut för indata av låg kvalitet i en Gaussisk blandningsmodell (GMM) ram för att utföra en mjuk klassificering av bilden i fördefinierade globala bildklasser. I det andra steget behandlas den ingående bilden med en ickelinjär färgkorrigeringsalgoritm som är utformad för var och en av de globala klasserna. Denna färgkorrigeringsalgoritm, som vi kallar upplösningssyntesfärgkorrigering (RSCC), tillämpar en rumsligt varierande färgkorrigering som bestäms av de lokala färgattributen för indatabilden. I det tredje steget kombineras resultaten från RSCC-prediktorerna med hjälp av de globala klassificeringsvikterna för att ge den färgkorrigerade utdatabilden. Vi jämför prestandan hos den föreslagna metoden med andra kommersiella färgkorrigeringsalgoritmer på mobilkamerabilder från olika källor. Både subjektiva och objektiva kvalitetsmått indikerar att den nya färgkorrigeringsalgoritmen förbättrar kvaliteten över de befintliga metoderna.
REF utvecklade en flerstegs färgkorrigeringsalgoritm för att förbättra digitala bilder som erhållits från bildenheter av låg kvalitet såsom mobilkameror.
Hierarchical Color Correction for Camera Cell Phone Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}