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文章: N-Dimensional Probability Density Function Transfer and its Application to Colour Transfer , [ paper ][ code ] 。
简单来说, 本文将图像看作是随机变量的一组样本, 图像之间的颜色迁移可以看作是样本之间分布的迁移. 因而本文的方法就是寻找样本分布之间的迁移方法. 如下图所示为文中给出的2d pdf迁移方法的示例. 。
具体的, 本文算法步骤如下所示
下面就我个人理解进行说明下
本文的目的是N维pdf的迁移, 但对于高维的pdf迁移是比较困难的, 因而本文将其转换为1维的迁移. 因此本文有2个方面的问题需要解决: 一是1维pdf如何迁移; 二是如何转换为1维pdf. 。
本文介绍了一种方法, 如下所示, Cx 和 Cy 分别为累积概率分布函数. 。
这种方法是 Digital Image Processing 书中的方法, 我觉得 有点类似直方图均衡或者直方图规定化(直方图匹配) . 代码中给出的实现是使用插值算法实现的, 作者给出的实现是使用matlab的, 其中PX为原始图像某个轴的累积概率分布, PY为目标图像某个轴的累积概率分布 。
f = interp1(PY, 0:nbins-1, PX, 'linear');
本文使用旋转矩阵R将原始样本变换到新的坐标系, 然后对新坐标系的每个轴进行1d transfer. 之所有要使用旋转矩阵, 个人以为的原因是(可能并不准确)
因而旋转矩阵R的选择比较关键, 文中测试了几种R的选择方法, 最后发现使用随机的方法, 效果最好, 如下所示
旋转矩阵R的大小为 m*3, 根据文章中的说法, m越大pdf匹配越精确, 但速度也越慢 . 代码中给出的实现使用m=6, 如下所示. 。
R{1} = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1; 2/3 2/3 -1/3; 2/3 -1/3 2/3; -1/3 2/3 2/3];
for i=2:nb_iterations
R{i} = R{1} * orth(randn(3,3));
end
这里没有看懂, 直接给R随机赋值不行吗?
如下图所示为文章中给出的效果. 。
最后此篇关于[论文阅读]颜色迁移-N维pdf迁移的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于[论文阅读]颜色迁移-N维pdf迁移的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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