基于视觉自适应机理的复杂场景多光源颜色恒常性算法研究

Color constancy is one of the important conditions of human visual system for color perception, and the modeling of adaptive color processing of biological visual system is also a hot topic in the field of computer vision. In this proposed project, we plan to study and simulate the vision adaptive mechanisms from the perspectives of visual color information processing, the natural image statistics and the nonlinear center-surround interactions of neurons, based on the extensive known knowledge and the various newest findings about the biological vision. The final goal is to build multi-light sources color constancy algorithms based on vision adaptive mechanism in complex scene that have the following features: 1) the introduced adaptive frameworks are as close as to the neuronal ones; 2) the proposed models can explain certain neurophysiological effects of visual adaptation; 3) the new models can be used to adaptively correct the color-biased scenes under varying external lighting conditions. Ultimately, this project may provide adaptive solutions to the principle problem of color correction in the field of computer vision, and hence, benefits directly the color information based applications, e.g., color based object recognition. To the end, the project may contribute to advance the computer vision systems more biologically intelligent.

颜色恒常性是人类视觉系统实现颜色感知的重要条件之一，模拟生物视觉颜色信息处理机制建立具有自适应性的图像颜色校正算法已成为机器视觉领域的研究热点。本项目在我们前期研究工作的基础上，充分吸收国际上在视觉机理实验研究方面的长期积累和最新进展，从视觉颜色信息处理、自然图像统计、神经元中心-外周感受野非线性信息处理三个层次系统性地模拟视觉自适应生理机制，建立能应用于复杂场景下的自适应多光源颜色恒常性模型。使得所建立的模型具有如下特点：1)模型所采用的机制符合神经元自适应信息处理的基本实验结论；2）能够解释电生理实验上观测到的各种神经元自适应现象；3）能够自适应地处理复杂非均匀光照条件下的色偏图像。本项目的研究成果将为自适应图像颜色校正这一计算机视觉中的基本问题提供有效解决方案，为基于颜色视觉的场景分析任务（如目标识别）提供最为直接的支持，进而为推进计算机视觉系统的生物智能化做出贡献。

颜色恒常性是大脑实现物体颜色恒定感知的重要机制之一，研究颜色恒常性一方面对于理解大脑的颜色信息处理机制具有重要科学意义，另外一方面颜色恒常性算法是图像信号处理领域最基础的应用之一。然而，现有颜色恒常性算法只能对均匀光照条件下采集的色偏图像具有较好的处理效果，对非均匀光照条件下采集的色偏图像则效果较差，且缺乏自适应性。本项目针对复杂场景非均匀色偏图像颜色校正问题，从模拟视觉自适应机理入手，建立能应用于复杂场景下的自适应多光源颜色恒常性模型。首先，受视觉系统的bottom-up和top-down颜色信息处理机制启发，提出根据图像的亮度来自适应的使用基于On-型高斯差函数模拟的中心感受野和外周感受野或基于Off-型高斯差函数模拟的中心感受野和外周感受野来分别对图像的颜色信息进行处理，建立了复杂场景下的非均匀光源颜色估计算法。其次，提出了一种模拟视网膜自适应颜色信息处理机制的图像增强方法并应用于复杂水下环境的图像颜色校正、亮度增强、颜色恒常性。最后，研究了视觉颜色恒常性和高级视觉任务之间的关系，发现颜色恒常性主要对中小尺度和具有遮挡的目标的检测和分割具有重要影响。在该项目资助下发表论文5篇，申请发明专利2项，建立了3个视觉颜色恒常性相关的数据集，参加国内外学术会议十余次。