本文主要是介绍浙江大学谭平计算机视觉SLAM课程上课笔记:02颜色(对应B站P3),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
2.Color颜色
- 声明:本笔记仅为当堂记录的笔记,有些东西不对或者是没有逻辑,仅仅是按照PPT的顺序罗列为方便复习。
声明:本笔记仅为当堂记录的笔记,有些东西不对或者是没有逻辑,仅仅是按照PPT的顺序罗列为方便复习。
1.人如何感知颜色:视网膜上三种视锥细胞(红绿蓝)
2. 还有柱状细胞 也是感受光线。在昏暗的时候可以感受光线。所以极光肉眼看其实很难看,并没有照片中的美感。
3.我们所看到的光取决于光源的光分布和物体的反射的光的分布(结果是二者相乘)两者在每一个波段上做乘法eg:裙子问题:白金和蓝
4.蓝色天空的光波分布和白炽灯的分布
5.不同颜色花的反射率随波长分布
6.白炽灯泡和橘色的一种光,但人眼看起来颜色差不多。
7.相机是如何拍到颜色呢?仿照人眼,3中不同的sensor,每个像素上都有三个传感器红绿蓝。
8.相机是如何拍到颜色呢?每个传感器有自己的相应曲线wave,lens和wave lens的乘法,最终得到和红绿蓝的响应值(每个像素上得到RGB颜色值)
9. 使用定量的方法来表示颜色。
color matching实验:有一个人来在这里判断看经过调节RGB值来判断原本颜色和调节颜色是否一样。但是这样的主观性太大。
10.并且我们发现,在一次实验中,只有我们把绿色的值调节为负数,我们才能够得到相同的颜色,所以说这种方法是有缺陷的。
11. 国际标准化组织进行 对纯色光进行color matching exp 这样就得到红绿蓝的color matching function:R、G、B。
因为人眼对颜色的感知是线性的,所以可以这样叠加。
12.因为有这个RGB是负数,所以重新进行了一个坐标变换,随意设计了xyz的color space。
13.XYZ用的是标准的颜色空间,比较准,但是RGB不准。但是SRGB(一个四维的颜色空间)是准的。
但是无论三角形怎么选取,都无法覆盖所有XYZ空间,就是无法包含所有颜色。
14. YUV的颜色空间。图像压缩和视频压缩空间,是一个RGB的线性转换
Y是亮度,UV是颜色。人眼对绿色通道敏感而红蓝不敏感。如果用YUV的话 Y的变化对模糊程度影响最大。
15. 如何去拍一张彩色的照片?原来:相机的前面加滤光片。
三个白色的灯前面放滤光片、3张图对齐、显示彩色照片。
16. 现在的:使用棱镜实现 一次性红绿蓝 3 个传感器
怎么只使用一个传感器:设计一个Bayer Pattern:有些的pixel是红光,有些是蓝光,有些是绿光。
为什么绿色的像素比较多:因为绿色的有一点模糊,图片就模糊了,绿色的采样率需要高。(和之前说的相对应)
17. 目前的一些关于颜色的最新研究工作(补充性内容)
对pattern进行了一个新的设计:这里使用了两个pattern,两者还可以进行错位。
光线比较黑暗的时候 使用CMYRGB的时候效果会更好。
老师自己的工作:偏振相机。偏振镜。每一个sensor前面加了一张偏振镜。
效果:拍的照片可以去雾。老师所作的是做三维重建
09年ICCV的工作:多光谱相机
小孔+一个棱镜
加很多小孔=多光谱
应用:活体检测,人脸识别:多光谱相机
博物馆文物恢复:不同的墨水,频谱不一样。
这篇关于浙江大学谭平计算机视觉SLAM课程上课笔记:02颜色(对应B站P3)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!