matlab凸曲面代码设计用于表面分类的光源光谱功率分布
在许多应用领域中,用户可以完全控制照明,并可以调整其光谱功率分布。
在那些情况下,光谱上最佳的光可以加重图像中的特征,从而改善图像分类任务。
在该项目中,我们提出了两种方法来估算光源的最佳光谱功率分布。
无监督方法使用非负稀疏主成分分析来得出最佳的,可物理实现的光源光谱。
监督方法将线性图像形成模型直接合并到分类算法中,并使用交替最小化来同时搜索分类器决策边界和最佳光。
如果您使用这些工具,请引用
@inproceedings{Blasinski_2017_CVPR,
author
=
{Blasinski,
Henryk
and
Farrell,
Joyce
and
Wandell,
Brian},
title
=
{Designing
Illuminant
Spectral
Power
Distributions
for
Surface
Classification},
booktitle
=
{The
IEEE
Conference
on
Computer
Vision
and
Pattern
Recognition
(C
2023-01-15 19:49:57
5.17MB
系统开源
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