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illumpca

Iluminante estimado mediante el análisis de componentes principales (PCA)

Descripción

ejemplo

illuminant = illumpca(A) estima la iluminación de la escena en la imagen RGB a partir de grandes diferencias de color mediante el análisis de componentes principales (PCA).A

illuminant = illumpca(A,percentage) estima la iluminación utilizando el porcentaje especificado de píxeles más oscuros y más brillantes.

illuminant = illumpca(___,Name,Value) estima la iluminación mediante pares nombre-valor para controlar opciones adicionales.

Ejemplos

contraer todo

Abra una imagen y mostrarla. Especifique una ampliación opcional para reducir el tamaño de la imagen mostrada.

A = imread('foosball.jpg'); figure imshow(A,'InitialMagnification',25) title('Original Image')

El análisis del componente principal presupone que los valores RGB son lineales. Sin embargo, el formato de archivo JPEG guarda las imágenes en el espacio de color sRGB con corrección gamma. Deshacer la corrección de gamma utilizando la función.rgb2lin

A_lin = rgb2lin(A);

Calcule la iluminación de la escena desde el 3,5% de píxeles más oscuro y más claro (el porcentaje predeterminado). Dado que la imagen de entrada es lineal, la función devuelve la iluminante en el espacio de color RGB lineal,illumpca

illuminant = illumpca(A_lin)
illuminant = 1×3

    0.4075    0.5547    0.7254

El tercer coeficiente de es el más grande, que es consistente con el tinte azul de la imagen.illuminant

Corrija los colores proporcionando la iluminante estimada a la función.chromadapt

B_lin = chromadapt(A_lin,illuminant,'ColorSpace','linear-rgb');

Para mostrar la imagen de equilibrio blanco correctamente en la pantalla, aplique la corrección de gamma utilizando la función.lin2rgb

B = lin2rgb(B_lin);

Visualice la imagen corregida, estableciendo la ampliación opcional.

figure imshow(B,'InitialMagnification',25) title('White-Balanced Image using Principal Component Analysis')

Argumentos de entrada

contraer todo

Entrada de imagen RGB, especificada como una matriz real, no dispersa,-por--por-3.mn

Tipos de datos: single | double | uint8 | uint16

Porcentaje de píxeles que se conservan para la estimación del iluminante, especificado como un escalar numérico en el intervalo (0, 50).

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: estima la iluminante de escena utilizando un subconjunto de píxeles en la imagen, seleccionado de acuerdo con una máscara binaria,.illuminant = illumpca(I,'Mask',m)Im

Máscara de imagen, especificada como el par separado por comas que consta de y una matriz numérica o lógica.'Mask'mn La máscara indica qué píxeles de la imagen de entrada se utilizarán al estimar la iluminante.A El cálculo excluye los píxeles que corresponden a un valor de máscara de 0.A De forma predeterminada, la máscara tiene todos los 1s, y todos los píxeles en se incluyen en la estimación.A

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

Argumentos de salida

contraer todo

Estimación de la iluminación de la escena, devuelta como un vector de fila numérico de 3 elementos. Los tres elementos corresponden a los valores rojo, verde y azul del iluminante.

Tipos de datos: double

Sugerencias

  • El algoritmo asume una iluminación uniforme y valores RGB lineales. Si está trabajando con imágenes no lineales sRGB o Adobe RGB, utilice la función para deshacer la corrección de gamma antes de usarla.rgb2linillumpca Además, asegúrese de volver a convertir la imagen adaptada cromáticamente a sRGB o Adobe RGB mediante la función.lin2rgb

Algoritmos

Los colores de píxel se representan como vectores en el espacio de color RGB. El algoritmo ordena los colores según el brillo, o norma, de su proyección sobre el color medio de la imagen. El algoritmo conserva sólo los colores más oscuros y más brillantes, de acuerdo con este orden. A continuación, se realiza el análisis de componentes principales (PCA) en el subconjunto de colores. El primer componente del PCA indica la estimación del iluminante.

Referencias

[1] Cheng, Dongliang, Dilip K. Prasad, and Michael S. Brown. "Illuminant Estimation for Color Constancy: Why spatial-domain methods work and the role of the color distribution." Journal of the Optical Society of America A. Vol. 31, Number 5, 2014, pp. 1049–1058.

Consulte también

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Introducido en R2017b