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上传时间: 2021-03-08
详细说明：在本文中，我们研究了一种特殊的局部适应方法。 在可以基于给定相机响应选择地图的意义上，该方法属于局部适应。 但是，每次选择的地图都是三个可用地图之一，因此无需再次计算。 因此，该方法在计算时间方面将是有效的。 所提出的方法仅需要三个图。 它们是一次性计算的。 更具体地说，整个训练样本（G）可以进一步分为两组。 在一组（GL）中，每个样本的亮度L小于50，而在另一组（GH）中，每个样本的亮度L不小于50。因此，可以使用以下公式训练三个映射：M0，ML，MH整体训练样本（G），GL组和GH组。 对于任何给定的摄像机响应，使用映射M0映射给定的摄像机响应，以将初始估计值转换为相应的色度值XYZ。 因此，获得估计的L。 根据估计的L，然后将映射ML或MH用于最终估计。 我们提出的方法与Amiri和Fairchild方法进行了比较[Color Research and Application 2018，vol。 43：675-684]。 结果清楚地表明，我们提出的方法不仅在计算成本上，而且在预测准确性上均优于Amiri和Fairchild方法。
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