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我使用一个颜色检查图像-24来计算颜色校正矩阵。我用了Python中的颜色科学软件包。首先,利用colour_checker_detection模块(detect_colour_checkers_segmentation)对卡图像进行提取。然后,我使用了24种色块和颜色。card _COLOURCHECKERS‘checker 24-在2014年11月之后’计算颜色校正的检查卡图像。我做过cctf_decoding和cctf_encoding之前和之后的颜色校正。对于具有三个术语的Cheung_2004,没有明显的裁剪,但在应用Cheung_2004 20术语时就变得非常重要。Finalyson_2015也是如此,但不如有20个条款的Cheung_2004那么糟糕。原始图像是在没有饱和和白色平衡的情况下拍摄的。
我的问题是如何尽量减少这种剪裁对彩色校正图像的影响?我错过了一步吗?有什么地方我做错了吗?或者这些图像不太适合使用? 1: https://i.stack.imgur.com/Z726s.png
很难在没有看到原始数据的情况下进行确认,但是当您使用高阶函数时,您也会更好地匹配图像中的噪声。
您发送的图像似乎显示了相当多的它,我建议要么去噪它或平均多个图像,即堆叠。
还要考虑的是高阶函数在训练数据集中往往表现得很好,但它们在训练数据集之外会发生爆炸,即高阶多项式不能很好地外推。
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