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题名图像簇块扩张卷积驱动的工业相机颜色恒常系统
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作者
陈湘军
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机构
常州信息职业技术学院
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出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第10期105-112,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62462038)
江苏省高等教育学会“十四五”高等教育科学研究规划课题(YB040)
常州大学应用技术学院现代职教体系专本贯通教育教学改革2021年度重点研究课题(21ZBGT01)。
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文摘
为解决工业相机颜色恒常性任务中存在高质量数据集匮乏与实时处理的需求的问题,提出了一种结合数据增强与轻量网络方法。通过归一化光照色度均匀采样策略和图像簇块分割扩展数据集,解决标签分布不均和样本不足的问题;设计了一个由特征提取模块和融合模块组成的5层卷积分段网络,在保证精度的同时显著降低了复杂度。实验结果表明,在Gehler-Shi/NUS数据集上,中位数误差分别仅为2.17°和2.73°。在部署工业相机并集成FPGA后,平均角度误差为1.52°,处理延迟≤10 ms,可支持4K@30f/s实时色彩校正。该方法在实现接近最优精度的同时,具备了更高的稳定性和处理效率,为工业复杂光照环境下的实时色彩校正提供了可靠解决方案。
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关键词
颜色恒常性
归一均匀采样
簇块扩张卷积
分段神经网络
扩展数据集
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Keywords
color constancy
normalized uniform sampling
patch Atrous convolution
segmented neural network
augmented dataset
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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