The perception of color is one of the most important aspects of human vision. From an evolutionary perspective, the accurate perception of color is crucial to distinguishing friend from foe, and food from fatal poison. As a result, humans have developed a keen sense of color and are able to detect subtle differences in appearance, while also robustly identifying colors across illumination and viewing conditions. In this paper, we shall briefly review methods for adapting traditional color appearance and difference models to complex image stimuli, and propose mechanisms to improve their performance. In particular, we find that applying contrast sensitivity functions and local adaptation rules in an edge-aware manner improves image difference predictions.


翻译:颜色感知是人类视觉最重要的方面之一。从进化角度来看,精确的颜色感知对于区分敌友、辨别食物与致命毒物至关重要。因此,人类进化出敏锐的色彩感知能力,既能察觉外观上的细微差异,又能在不同光照和观察条件下稳健识别颜色。本文简要回顾了将传统颜色外观与差异模型适配到复杂图像刺激的方法,并提出改进其性能的技术方案。特别地,我们发现,以边缘感知方式应用对比敏感度函数和局部自适应规则可显著提升图像差异预测效果。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
44+阅读 · 2020年12月15日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
6+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
6+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员