如何计算二维对数色度？

Question

我的目标是去除图像中的阴影。我使用 C++ 和 OpenCV。当然，我缺乏足够的数学背景，而且不是以英语为母语的人让一切都更难理解。

在阅读了去除阴影的不同方法后，我找到了适合我的方法，但它依赖于他们所谓的“2D 色度”和“2D 对数色度空间 "但即使是这个词在不同的来源中似乎也不一致。该主题的论文很多，这里列出的很少：

http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV09/Papers/finlayson-eccv-04.pdf http://www2.cmp.uea.ac.uk/Research/compvis/Papers/DrewFinHor_ICCV03.pdf http://www.cvc.uab.es/adas/publications/alvarez_2008.pdf http://ivrgwww.epfl.ch/alumni/fredemba/papers/FFICPR06.pdf

我通过搜索正确的词语和解释将 Google 撕成碎片。我发现最好的是Illumination invariant image，这对我没有多大帮助。

我试图重复第一篇论文第 3 页中描述的公式 log(G/R)、log(B/R) 以获得类似于 2b 的数字。

我使用http://en.wikipedia.org/wiki/File:Gretag-Macbeth_ColorChecker.jpg作为输入

我得到的输出是

我的源代码：

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv ) {
  Mat src;

  src = imread( argv[1], 1 );

  if( !src.data )
    { return -1; }

  Mat image( 600, 600, CV_8UC3, Scalar(127,127,127) );

  int cn = src.channels();
  uint8_t* pixelPtr = (uint8_t*)src.data;

  for(int i=0 ; i< src.rows;i++) {
      for(int j=0 ; j< src.cols;j++) {
          Scalar_<uint8_t> bgrPixel;
          bgrPixel.val[0] = pixelPtr[i*src.cols*cn + j*cn + 0]; // B
          bgrPixel.val[1] = pixelPtr[i*src.cols*cn + j*cn + 1]; // G
          bgrPixel.val[2] = pixelPtr[i*src.cols*cn + j*cn + 2]; // R
          if(bgrPixel.val[2] !=0 ) { // avoid division by zero
              float a= image.cols/2+50*(log((float)bgrPixel.val[0] / (float)bgrPixel.val[2])) ;
              float b= image.rows/2+50*(log((float)bgrPixel.val[1] / (float)bgrPixel.val[2])) ;
              if(!isinf(a) && !isinf(b))
                  image.at<Vec3b>(a,b)=Vec3b(255,2,3);
          }
      }
  }

  imshow("log-chroma", image );
  imwrite("log-chroma.png", image );
  waitKey(0);

}

我遗漏了什么或误解了什么？

Answer 1

通过阅读您发布的论文Recovery of Chromaticity Image Free from Shadows via Illumination Invariance 和您的代码，我猜问题是您的坐标系（X/Y 轴）是线性的，而在论文中坐标系是 log(R/G ) 按日志 (B/G)。

Answer 2

这是我能想到的最接近的。通读：

http://www2.cmp.uea.ac.uk/Research/compvis/Papers/DrewFinHor_ICCV03.pdf

我偶然发现了一句话：

"图 2(a) 显示了 Macbeth ColorChecker 图表的 24 个表面的对数色度，（六个中性色块都属于同一个 集群）。如果我们现在改变照明并绘制中值 对于每个补丁，我们可以看到图 2(b) 中的曲线。”

如果您仔细查看对数色度图，您会看到 19 个斑点，对应于 Macbeth 图表中的 18 种颜色中的每一种，加上底行中所有 6 个灰度目标的总和：

对数色度说明

Explanation of Log Chromaticities

对于 1 张图片，我们只能得到每个 blob 的 1 个点：我们取每个目标内的中值并绘制它。要从论文中获取情节，我们必须创建具有不同照明的多个图像。我们可以通过在图像编辑器中改变图像的温度来做到这一点。

目前，我只是查看了原始图像中的色块并绘制了点：

输入：

Color Patches Used

输出：

Log Chromaticity

图形点与纸的位置并不完全相同，但我认为它相当接近。有人请检查我的工作，看看这是否有意义？

Answer 3

在那个 OpenCV 代码中，我得到了函数 ifinf() 的 "undefined Identifier error"，我通过用 _finite() 替换它来解决它。这可能是 Visual Studio 版本的问题。

if(!isinf(a) && !isinf(b)) ----> if(_finite(a) && _finite(b))

包括这个标题：

#include<float.h>