报告： https : //arxiv.org/abs/1802.00153 PPT： https : //drive.google.com/open? id = 1xPczR_qNS-FZA- cM1FUzDYT41kI08Xpe 如果您使用此代码，请引用为： 马哈茂德·阿菲菲。 “语义白平衡：使用卷积神经网络的语义颜色恒常性。” arXiv 预印本 arXiv:1802.00153 (2018)。 @article{afifi2018semantic , title={语义白平衡：使用卷积神经网络的语义颜色恒常性}， 作者={Afifi, Mahmoud}, 期刊={arXiv 预印本 arXiv:1802.00153}, 年={2018} }

这是一套色彩饱满稻田背景的芒种节气PPT模板，共24页； PPT模板封面使用了彩色稻田背景图片。中间放置绿色芒种PPT艺术字标题。界面背景色彩饱满，与芒种PPT主题搭配。 PowerPoint模板内容页，使用了多张卡通农民农忙插图，搭配PPT文字排版。 本模板适合用于制作芒种节气介绍PPT，.PPTX格式；

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图5．6基于色温曲线模型的颜色校正结果 Fig．5-6 Color correction results of color temperature curve 为了验证我们提出方法的有效性，本论文对开放环境下采集的3幅典型舌 图像进行了实验，实验结果如图5-6(妒(f)所示。可以看出，原始图像都在一定 程度上存在颜色失真，而经过色温曲线模型的颜色校正以后，校正的效果比较 理想。这些舌图像是对于不同的人、不同的时刻采集的，这也说明本论文所建 立的色温曲线模型具有一定的鲁棒性。对于图5-6(e)的舌图像来说，校正前整 体偏红，校正以后，不仅消除了偏色，而且颜色较为真实、自然，薄白苔色清 晰可见，如图5．6(f)所示。 在HP台式机Pentium(R)D 3．00 GHz CPU的配置下，对于一幅1024×768 的舌图像，在线应用色温曲线模型进行颜色校正的时间仅为219毫秒，可以满 足舌图像在线实时校正的要求。 需要指出的是，本论文所提出的方法尽管取得了较好的颜色校正效果，但也 存在一定的局限性，主要表现在： (1)本论文所建立的色温曲线模型是基于特定的成像采集设备，对其它成像 采集设备采集的图像不·定具有很好的适用性； (2)本论文所建立的色温曲线模型是针对我们实验时选定的那天的自然光 照环境，对于阴天、多云等多种天气的变化以及不同的地域所带来的差异性，都 未加以考虑，同一色温模型也难以反映这种差异性。如果针对不同的光照条件建 立多个不同的典型色温曲线模型，则可以进一步提高校正效果，从而满足不同光 照条件下的校正需要； (3)由于色温曲线模型是由一些数据点拟合得到的，我们采用的是一阶线性 模型，计算简单，但存在一定的拟合误差，有待采用高阶的数学模型，进一步提 高拟合精度。

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第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 6．1概述 1999年，日本丰桥技术科技大学的K．Takebe提出了二次曝光理谢691。采用 二次曝光手段，获取两幅在不同曝光条件下静止物体的图像，第一次曝光是在未 知光源下采集图像，第二次曝光是在未知光源和附加已知光源共同照射下采集图 像。然后通过多项式回归模型，最终得到只有已知光源照射下的图像，从而消除 未知光源对图像的影响。在此基础上，2003年，K．Takebe又提出了以闪光灯作 为附加已知光源的颜色校正方法【10l，进一步拓宽了二次曝光理论的应用范围。 我们借鉴上述思想，将二次曝光理论应用到开放环境下中医舌图像的颜色校 正中l 71j，把外界自然光照看作为干扰光源，也即未知光源，附加的标准光源(D65) 作为已知光源。其基本思路是：在很短的时间内对舌体进行二次曝光采集。第一 次是在外界干扰光源照射下采集舌图像，第二次是在外界干扰光源和D65标准 光源共同照射下采集舌图像。对两次采集的图像进行处理，消除外界干扰光源的 影响，获得只有标准光源照射时的舌图像。 6．2基于二次曝光理论的舌图像颜色校正处理流程 由色度学中颜色相加原理【1,321可知，颜色-N激值在XYZ空间存在叠加关 系。基于此，借鉴文献[69，70]的思想，本论文在XYZ空间提出了一种基于二次 曝光理论的舌图像颜色校正方法。整个颜色校正过程的流程如图6．1所示，其中 E表示未知光源，臣表示D65标准光源，巨+巨表示未知光源和D65标准光源 组成的混合光源，‘为E对应的XYZ空间数据，‘，为E+巨对应的XYZ空间 数据，厶为‘，一‘的XYZ空间数据。由图6—1可以看出，整个流程主要分为RGB 空间到XYZ空间的变换(过程1)、XYZ空间的差分(过程2)、XYZ空间到RGB 空间的反变换(过程3)等三个阶段。下面分别对这三个过程进行讨论{7I】。 47

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