Estimation of Illumination Spectrum from a Hyperspectral Image

Ji-Won Lee; Byung-Uk Lee

doi:10.5573/IEIESPC.2019.8.2.095

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자료유형: 학술저널

저자정보: Ji-Won Lee (Ewha Womans University) Byung-Uk Lee (Ewha Womans University)

저널정보: 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.2

발행연도: 2019.4

수록면: 95 - 99 (5page)

DOI: 10.5573/IEIESPC.2019.8.2.095

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Illumination separation in the red, green, blue (RGB) color space has been an essential topic for color constancy. A simple and non-iterative solution for hyperspectral illumination estimation is proposed in this study, which is based on the assumption that reflectance of natural surfaces can be modeled as low-dimensional linear space. The estimated illumination depends on the null space of the reflectance and the correlation of the hyperspectral image (HSI). This derivation is expected to inspire new theoretical investigations into illumination estimation.

#Hyperspectral image #Illumination estimation #Color constancy

참고문헌 (8)

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X. Cao / 2018 / Hyperspectral image classification with markov random fields and a convolutional neural network / IEEE T. Imag. Proc 27(5):2354~2367

W. Cho / 2016 / Hyperspectral face recognition using improved inter-channel alignment based on qualitative prediction models / Opt. Express 24(24):27637~27662

Y. Zhou / 2018 / Gaussian mixture model representation of endmember variability in hyperspectral unmixing / IEEE T. on Imag. Proc 27(5):2242~2256

A. Gijsenij / 2011 / Computational color constancy: Survey and experiments / IEEE T. on Imag. Proc 20(9):2475~2489

D. Cheng / 2014 / Illuminant estimation for color constancy: why spatial-domain methods work and the role of the color distribution / J. Opt. Soc. Am. A 31(5):1049~1058

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