基于颜色解耦的多光源颜色恒常性方法及系统

本发明公开一种基于颜色解耦的多光源颜色恒常性方法及系统，利用像素级多光源颜色恒常性模型实现多光源颜色恒常性，包括内容颜色感知模块CCAM和对比度协调模块CHAM。CCAM学习场景内容颜色特征先验，通过为模型提供内容的颜色特征来分离场景内容颜色和光照颜色，减少色域外的光源预测。CHAM利用空间相关性使模型对相邻特征之间的关系更加敏感，并利用光照视差度来指导特征分类；通过增强同质光照特征的唯一性和异质光照特征的区别性，改善局部边缘对比度；通过分配细粒度边缘系数来强调相似光照特征的软区别性，进一步增强局部对比度。本发明通过引入高级语义信息辅助模型理解场景，同时通过细粒度的特征约束优化特征表示，实现了高精度多光源颜色恒常性。