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我正在实现基于 [ 1 ] 的自动色偏去除，这似乎是一种强大、简单且性能良好的方法。为了避免通过主要颜色（例如大面积的植被或水）去除固有色偏，他们使用 [ 2 ] 描述的图像注释方法。

偏色检测器使用多类支持向量机将图像区域分类为天空、皮肤、植被、水或其他。我的问题是 [ 2 ] 只描述了方法，它们不包括训练 SVM 产生的超平面的参数。训练一个新的 SVM 超出了我的范围，但我还没有找到任何类似的工作，包括现成的数据。我真的很感激以下之一：

A. 使用 [ 2 ] 中的方法训练产生的一组超平面参数。

B.天空/皮肤/植被/水的其他一些图像注释方法，包括训练参数或不需要训练。

C. 一些包含天空/皮肤/植被/水的注释区域的免费图像数据库，我可以使用[ 2 ]中的方法来训练一个新的SVM。

参考

  1. F. Gasparini 和 R. Schettini “使用简单图像统计的数码照片色彩平衡”
  2. C. Cusano、G. Ciocca 和 R. Schettini “使用 SVM 进行图像标注”
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我从其中一位作者那里得到了答案，他们没有留下任何代码或数据。相反，他将我指向colorconstancy.com，其中包含指向源代码和不同图像数据库的链接。他还提到了web.mit.edu/torralba/www/，其中包含一个带注释的图像数据库，我将使用它来训练算法。

于 2013-02-07T12:42:25.587 回答