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赵云
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这对你来说可能不太明显，但是当你在中午进入你的家，走到没有窗户，只有钨灯或荧光灯照亮你的路的较低层时，白色的墙壁看起来是白色的，所有家具的颜色看起来都是“正确的”，就像它们在上层一样。这就是颜色恒常性。人类的视觉系统已经进化到了一种动态的“白平衡”状态。在晚上，虽然钨灯灯泡看起来有点黄，但周围环境却保持着各自的颜色平衡，就像阳光透过窗户时一样。这种好奇心首先由埃德温H.兰德（edwinh.Land）展示，当时他点亮了一个由一组随机色块组成的“蒙德里安”（Mondrian），它由三种光源组成：红色、绿色和蓝色。调整三个光源的强度，使白色斑块看起来是中性的。然后，假设用三个光源照射红色斑块，使得红色斑块的反射光与初始实验中的白色斑块具有相同的光谱（增加蓝色和绿色强度），人们可以假设红色斑块将移动到中性颜色。然而，对观察者来说，红色的斑点仍然是红色的，白色的斑点是中性的，绿色的斑点是绿色的，依此类推。现在，将这个观察结果与一个男人在男装店买西装的情况进行对比。他挑选出一套在周围钨灯照明下呈深棕色的西装。令他大吃一惊的是，在白天，这套衣服看上去是一种非常难看的绿色阴影。在这种情况下，人类的视觉系统能够检测到光源的影响（钨光源几乎没有绿光），如何协调这些不同的经验？答案只能在人类彩色视觉系统的实验和理论研究中找到。颜色恒常性的研究是人类颜色视觉系统研究的一个重要方面，具有重要的实际意义和商业意义。也许最常见的潜在应用是在复制传统或数字摄影图像。使用CCD或CMOS成像传感器的传统卤化银薄膜和数码相机具有固定的光谱灵敏度，这意味着当它们对给定的光源进行平衡时，它们会从中性物体产生一种中性颜色，而光源的任何变化都会使颜色复制偏离发光体：在钨丝灯下朝向红色，在某些荧光灯下朝向绿色，在日光阴影中朝向蓝色。薄膜通过对日光和钨光源使用不同的光谱灵敏度以及对其他光源使用颜色校正滤波器来解决这个问题。数码相机有预先设定的和动态的方法来估计光源，这允许红、绿、蓝通道的相对增益发生变化，以保持“白平衡”。这些校正允许“成像系统”产生一种打印或显示，使其看起来像原始图像观察员。但是，假设存在混合光源，例如钨和日光、钨和荧光，或直接日光和蓝色阴影。人类的彩色视觉系统能够在扫描场景时进行调整，并创建图像的“记忆”。然而，当一幅图像被具有固定光谱灵敏度的胶片或数码相机捕捉到，并且只有一次“白平衡”调整，得到的图像将不是观察者记忆中的图像。颜色恒常性的研究集中在这些问题上，而这项正在进行的研究的结果将导致开发软件来处理图像，以便使其恢复到观察者“看到和记住”的东西，或者，对于数码相机来说，是在照相机中进行的处理，它在存储图像之前进行处理，然后根据传感器生成的数据作为普通彩色图像文件进行打印。另一个应用是高级目标识别，其中捕获的图像内容被阴影和多个光源遮挡。Marc Ebner的颜色恒常性是威利is&T系列在成像科学和技术方面的第四个产品。Ebner博士系统地介绍了人类视觉系统、彩色图像形成、颜色再现和颜色空间，这些都是理解颜色恒常性复杂性的基础。本文的大部分内容致力于对颜色恒定性的实验和理论理解，以及估计复杂场景中“局部”光源光谱的相关方法。将现有理论和算法的结果与发表论文中的相关实验心理学数据进行了比较。这是一个‘必须’为所有科学家和工程师工作在任何方面复杂的色彩场景识别和再现。埃布纳博士从1996年开始从事计算机视觉研究，1999年获得博士学位后，他一直在教授计算机图形学、虚拟现实和进化算法。他的研究主要集中在计算机视觉和进化算法上。他是30多个同行评议出版物的作者，经常在国际会议上发言，特别是在机器智能、计算机视觉、生物启发系统和遗传编程等领域。在过去的几年里，他对将进化方法应用于计算机视觉领域的兴趣与日俱增。2000年，他开始研究颜色恒定性问题。他意识到，在开发可视化算法时，非常重要的一点是，算法足够健壮，能够在内部和外部实现自动化任务。然而，他了解到内部的照明条件与外部的照明条件有很大的不同，因此使鲁棒算法的开发变得复杂。这些颜色视觉问题定义了Ebner博士所做的研究，因为他专注于开发颜色恒定性的并行算法，这种算法也可以映射到人类视觉系统的已知特性上。凭借对颜色恒常性研究的杰出贡献，埃布纳博士加入了一个精英研究小组，包括格雷厄姆·芬莱森、马克·费尔柴尔德和布赖恩·芬特，走在这一领域研究的前沿。艾伯纳博士将他的专业知识、知识和对色觉研究的热情带到了威利IS&T系列影像科学与技术的第四个课程中。
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