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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.5 No.6
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 383 - 389 (7page)
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This paper presents a novel automatic white balance (AWB) algorithm for consumer imaging devices. While existing AWB methods require reference white patches to correct color, the proposed method performs the AWB function using only an input image in two steps: i) white point detection, and ii) color constancy gain computation. Based on the dark channel prior assumption, a white point or region can be accurately extracted, because the intensity of a sufficiently bright achromatic region is higher than that of other regions in all color channels. In order to finally correct the color, the proposed method computes color constancy gain values based on the Y component in the XYZ color space. Experimental results show that the proposed method gives better color-corrected images than recent existing methods. Moreover, the proposed method is suitable for real-time implementation, since it does not need a frame memory for iterative optimization. As a result, it can be applied to various consumer imaging devices, including mobile phone cameras, compact digital cameras, and computational cameras with coded color.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Theoretical background
3. White Point Detection using Dark Channel Prior
4. Experimental Result
5. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - T. Gevers / 1999 / Color based object recognition / Pattern Recognition 32 (3) : 453 ~ 464
[학술지(정기간행물)] - K. Barnard / 2002 / A comparison of computational color constancy algorithms-part II: Experiments with image data / IEEE Trans. Image Processing 11 (9) : 985 ~ 996
[학술대회논문] - J. Renno / 2005 / Application and evaluation of colour constancy in visual surveillance / Proc. 2nd IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance : 301 ~ 308
[학술지(정기간행물)] - Y. Kim / 2015 / Fast MOG (mixture of gaussian) algorithm based on predicting model parameters / TechArt: Journal of Arts and Imaging Science 2 (1) : 41 ~ 45
[학술지(정기간행물)] - S. Lee / 2016 / Efficient image transformation and camera registration for the multi-projector image calibration / TechArt: Journal of Arts and Imaging Science 3 (1) : 38 ~ 42
[학술지(정기간행물)] - K. Barnard / 2002 / A comparison of computational color constancy algorithms-part II: Experiments with image data / IEEE Trans. Image Processing 11 (9) : 985 ~ 996
[학술대회논문] - J. Renno / 2005 / Application and evaluation of colour constancy in visual surveillance / Proc. 2nd IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance : 301 ~ 308
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