优化多项式回归的四带图像偏色校正算法
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福建省自然科学基金(2017J01744)


Four-Band Image Color Cast Correction Algorithms Based on Optimized Polynomial Regression
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    鉴于三元一次多项式回归的四带图像偏色校正算法存在的局限性,为了更好地解决红外串扰的RGBIR四带图像偏色问题,从多项式回归算法的样本、数据类型及校正模型3个方面来提高四带图像的偏色校正效果;为了使得到的校正算法更佳稳健,从增加算法训练样本以及将数据转为有符号浮点型像素值来建立校正模型;根据RGB图像灰阶表达的非线性特性,将三元一次模型改为三元二次模型.实验证明,本文提出的优化方法,使得四带图像的偏色校正效果得到提高.

    Abstract:

    Given the limitations of the four-band images' color cast correction algorithm based on ternary linear polynomial regression, to better solve the RGBIR four-band image color cast problem of infrared crosstalk, three aspects, i.e., the sample, data type, and correction model of the polynomial regression algorithm, are worked on to improve the color cast correction effect of four-band image. The correction model was established by adding training samples of the algorithm and converting the data into signed floating-point pixel values to make the correction algorithm more robust. Due to the nonlinear gray-scale expression of RGB images, the ternary linear model was changed to the ternary quadratic one. Experiments show that the proposed optimization method in this study improves the color cast correction effect of the four-band images.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈晓文,郑华,蔡坚勇,林烁烁,程玉.优化多项式回归的四带图像偏色校正算法.计算机系统应用,2020,29(3):223-227

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  • 收稿日期:2019-08-09
  • 最后修改日期:2019-09-05
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  • 在线发布日期: 2020-03-02
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