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摘要:
目标物的图像会因环境光源的不同而呈现不同的颜色值,为对图像中的内容进行准确研究,需将记录图像调整到标准光源下,这就是颜色恒常性研究.无监督恒常性算法具有运算量小且简单的优势,但受限于假设条件,为此提出采用图像的多特征进行融合研究来提高恒常性研究的通用性.采用基于结构风险最小化原则的LS-SVR算法来对5种基本算法提取图像的多特征进行融合,评估出环境光源的色度.以标准图像库中的图像作为研究对象,结果表明:在各种光照条件下,多特征融合的LS-SVR算法能取得比5种算法更小的误差,评估出来的场景光源更接近于实际光源,为目标场景的准确分析与识别提供了科学依据.
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文献信息
篇名 基于LS-SVR融合算法的颜色恒常性研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 颜色恒常性 融合算法 光源估计 最小二乘支持向量回归
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 369-372,427
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 4299字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘百芬 华东交通大学电气与电子学院 31 206 9.0 14.0
2 祝振敏 华东交通大学电气与电子学院 15 125 7.0 11.0
3 涂海燕 华东交通大学电气与电子学院 3 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
颜色恒常性
融合算法
光源估计
最小二乘支持向量回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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