| Title: | Расчет ошибок коррекции освещения с помощью многомерной гистограммы на основе оригинального стенда |
| Authors: | Погадаев А. В. Васильев В. А. Ершов Е. И. |
| Keywords: | стенды сравнение алгоритмов цветокоррекция многомерные гистограммы коррекция освещения |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | Погадаев, А. В. Расчет ошибок коррекции освещения с помощью многомерной гистограммы на основе оригинального стенда / А. В. Погадаев, В. А. Васильев, Е. И. Ершов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 042322. |
| Abstract: | Неравномерность распределения значений на плоскости цветности является причиной малой информативности расчета ошибок алгоритмов коррекции. В работе предлагается новый подход к оценке алгоритмов коррекции освещения, а именно —хроматической адаптации фон Криса и коррекции на основе спектрозональной модели (СЗМ). Наш подход основан на предположении о равномерности распределения значений цветности, но учитывает для этого дополнительные характеристики. Мы вводим понятия дистанции ошибки, дистанции коррекции и направления коррекции и строим взвешенную гистограмму ошибок работы алгоритмов с учетом распределения этих трех величин. Оценка работы алгоритмов производится на основе оригинального стенда — набора данных и программного обеспечения, принимающего на вход результаты работы алгоритмов. Набор данных состоит из 3 100 230 произведений 38 спектров освещения и 4410 спектров окрасок. Для стандартного наблюдателя CIE 1964при неравномерной плотности тестовых образцов мы получаем ранжирование алгоритмов коррекции, зави |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12401 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-042322.pdf | 979.08 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.