Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
Trepo
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Etusivu
  • Trepo
  • TUNICRIS-julkaisut
  • Näytä viite
  •   Etusivu
  • Trepo
  • TUNICRIS-julkaisut
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Revisiting gray pixel for statistical illumination estimation

Qian, Yanlin; Pertuz, Said; Nikkanen, Jarno; Kämäräinen, Joni-Kristian; Matas, Jiri (2019)

 
Avaa tiedosto
VISAPP_2019_201.pdf (3.979Mt)
Lataukset: 



Qian, Yanlin
Pertuz, Said
Nikkanen, Jarno
Kämäräinen, Joni-Kristian
Matas, Jiri
2019

doi:10.5220/0007406900360046
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tty-201908282042

Kuvaus

Peer reviewed
Tiivistelmä
<p>We present a statistical color constancy method that relies on novel gray pixel detection and mean shift clustering. The method, called Mean Shifted Grey Pixel – MSGP, is based on the observation: true-gray pixels are aligned towards one single direction. Our solution is compact, easy to compute and requires no training. Experiments on two real-world benchmarks show that the proposed approach outperforms state-of-the-art methods in the camera-agnostic scenario. In the setting where the camera is known, MSGP outperforms all statistical methods.</p>
Kokoelmat
  • TUNICRIS-julkaisut [23519]
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Selaa kokoelmaa

TekijätNimekkeetTiedekunta (2019 -)Tiedekunta (- 2018)Tutkinto-ohjelmat ja opintosuunnatAvainsanatJulkaisuajatKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste