хм, у меня для изображения 1024х768 весь представленный процесс занимает 2-3 секунды, он включает в себя «раздувание», попиксельный обход черно-белого с вычислением мо и дисперсии каждого пикселя и установки значения двух цветовых каналов каждого пикселя + работа метода SURF, КА и отдельного окрашивания объектов, просто же «раздуть и слить с готовыми цветовыми каналами» займет доли секунды.
Если я правильно понял, изображения не обязаны совпадать один-в-один, может быть просто похожий снимок, иначе это действительно слишком простая задача)
По поводу L от 0 до 100, то, что L — целые числа от 0 до 100, это условность какого-то конкретного применения модели (в фотошопе, например, так), в теории же L должна быть непрерывна (на это натолкнула мысль, что L иногда измеряют от 0 до 1, да еще lab и аппаратно-независимая модель), поэтому нам ничто не мешает сделать 100, 256 или любое другое значение. 256 связано с привычными восемью битами на канал. И еще один контраргумент, если это 100 чисел, тогда a и b от -128 до 127, итого 100х256х256 цветов, что в 2,5 раза меньше RGB представления 256х256х256, а по теории любой цвет, представленный в RGB можно получить в lab без потерь
Если не делать семантический анализ изображения, то яркость это единственное, на основе чего мы можем сделать вывод о возможной цветовой информации. Конечно, способ не идеальный и я сейчас думаю над его улучшением, но результаты показывает неплохие, траву от воды отличает :)
Dсе цветное изображение делится на 15х15 одинаковых участков (всего 225), в каждом этом участке берется один случайный пиксель, и в его окрестности вычисляется мо и дисперсия, всего 225 пикселей.
в третьем шаге для каждого, уже без всяких сеток, пикселя вычисляется мо и дисперсия в окрестности 25х25, в картинках это выглядит так, 15х15:
25x25:
По поводу реальных чб фото и их контрастности, на данном этапе это пока остается человеку, то бишь предварительная обработка, мы ж только красим, не меняя исходную яркость.
А идею со словарем я посмотрю, интересно, спасибо :)
Столкнулся с этой проблемой на этапе практической реализации, поэтому гистограммы яркостей «растягиваются» на время этапов вычисления сигнатуры и вычисления/сравнения мат. ожиданий и дисперсий.
P.S. вон те деревца, кстати, если и были обесцвечены, то не мной, и да, я еще танки и старых фильмов пытался красить, результаты не товарного вида конечно, но не такие уж и плохие :)
1. Преобразование изображения и построения сигнатуры велось средствами OpenCV (в практической реализации) там значения канала l изменяются от 0 до 255, почему, каюсь, не знаю, не заострял внимания, попробую разобраться.
2. Большое спасибо за вскрытую ошибку! Она образовалась из-за последовательности «вычисление корреляции -> понятие необходимости нормализации -> добавление нормализации», пересмотрю формулу, возможно, вместо H' можно использовать просто H.
1. Возможно, есть некоторая путаница, поясню. Преобразуем изображение в lab, берем канал l, получаем своего рода черно-белое изображение, каждый его пиксель принимает значение от 0 до 255, соответственно 256 значений, ну и первый элемент сигнатуры =количество пикселей с яркостью 0 и 1, второй — 2 и 3 и т. д., возможно, я неправильно выразился, но имелось ввиду именно это.
2. Вторая часть это среднее арифметическое значение сигнатуры, j естественно от 0 до N=128, то есть сумма всех элементов сигнатуры, потом делится на число элементов. Если вы о том, что не написано «j=0» внизу, то извините, я думал, что это подразумевается само собой.
подобный метод с указанием областей рассмотрен у Welsh'a (1-ый источник), указываются области схожих цветов, там они называются «swatches», передо мной же стоит цель полностью автоматизированного окрашивания, чтобы можно было применять к видео ряду.
в третьем шаге для каждого, уже без всяких сеток, пикселя вычисляется мо и дисперсия в окрестности 25х25, в картинках это выглядит так, 15х15:
25x25:
А идею со словарем я посмотрю, интересно, спасибо :)
P.S. вон те деревца, кстати, если и были обесцвечены, то не мной, и да, я еще танки и старых фильмов пытался красить, результаты не товарного вида конечно, но не такие уж и плохие :)
2. Большое спасибо за вскрытую ошибку! Она образовалась из-за последовательности «вычисление корреляции -> понятие необходимости нормализации -> добавление нормализации», пересмотрю формулу, возможно, вместо H' можно использовать просто H.
2. Вторая часть это среднее арифметическое значение сигнатуры, j естественно от 0 до N=128, то есть сумма всех элементов сигнатуры, потом делится на число элементов. Если вы о том, что не написано «j=0» внизу, то извините, я думал, что это подразумевается само собой.