Нормализация цвета на основе известных объектов

Question

Мне не удалось найти литературу по этому вопросу.

Вопрос заключается в том, что, учитывая какую-либо фотографию с хорошо известным объектом внутри, скажите что-то, что было напечатано для этой цели, насколько хорошо работает подход, чтобы использовать этот объект для определения условий освещения в качестве метода калибровки цветового профиля.

Например, скажем, что мы печатаем радугу мира, а затем фотографируем ее в различных условиях освещения с помощью флагманской смартфоновой камеры потребительского класса (скажем, iphone 6, nexus 6), основной вопрос заключается в том, ссылки на изображение являются потенциально хорошим методом калибровки цветов по всему изображению.

Существует, конечно, ряд проблем, связанных с изменением условий освещения в разных областях фотографии, а также тем, какие длины волн устройства способны дифференцировать в четном лучшие обстоятельства - но давайте отложим их.

Кто-нибудь работал с этой техникой или видел литературу по этому поводу, и если да, можете ли вы указать мне направление некоторых выводов.

Спасибо.

Answer 1

Я не уверен, что это стандартная техника, однако одним простым способом калибровки ваших цветовых каналов было бы изучение модели регрессии (для каждого пикселя) между цветами, присутствующими в регионе, и их фактическими цветами. Если у вас есть несколько снимков известных изображений, у вас должно быть достаточно данных, чтобы изучить модель трансформации с использованием нейронной сети (или, если хотите, более простой модели, такой как линейная регрессия, но NN сможет захватывать мультимодальные отображения). Вы даже можете сделать регрессию на основе патча, используя NN на небольших патчах (например, 8x8 или 16x16), если вам нужно изучить некоторые пространственные зависимости между интенсивностями.

Answer 2

Это должно быть возможно, но вы должны обратить внимание на то, как реагирует ваш известный объект на свет. В идеале он должен быть не глянцевым, иметь одинаковые цвета при изображении под углом, быть полностью непрозрачным и отражать всю длину волны вне видимого спектра, чувствительный к вашему сенсору (ИК, УФ, без фильтра) равномерно поперек все разные цветные области. Акцент был добавлен, потому что этот последний очень важен и очень трудно получить право.

Однако основной вопрос, который у вас есть с цветным известным объектом: Каковы фактические цвета в разных регионах в RGB (*)? Таким образом, вы можете определить влияние различных условий освещения между собой, но никогда не относиться к какой-либо истине.

Решение: используйте равномерно белую, неотражающую, непрозрачную поверхность: достаточно толстый лист белой бумаги должен хорошо работать. Возьмите нон-передержано фотографию листа в вашей сцене, и вы знаете:

1. R, G и B должны быть близки к равным
2. R, G и B должны быть почти 255.

Из этих двух фактов и значений R, G и B, которые вы действительно получаете от листа, вы можете определить любой сдвиг в цвете и яркости в вашей сцене. Предположим, что черный по-прежнему черный (обычно разумное предположение) и использует линейную интерполяцию для определения сдвига, наблюдаемого пикселями, окрашенными где-то между 0 и 255 на любом из осей.

(*) или другое цветовое пространство по вашему выбору.