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摄像机光谱和色彩行为的综合建模

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摘要—数字相机的光谱响应定义了场景辐亮度与像素强度

之间的映射关系。尽管它至关重要，但目前还没有一个全面的模

型来考虑从光源输入到像素强度输出之间的端到端交互作用。本

本文介绍了一种新颖的技术，用于建模RGB数字相机的光谱响

译应，以解决这一空白。这些模型对于需要准确的颜色和光谱数据

解释的应用而言是不可或缺的。所提出的模型通过改变照明条

中件，在各种成像场景中进行了测试，并与实验数据进行了验证。

1结果表明其在提高颜色保真度和光谱准确性方面非常有效，对机

v器视觉、遥感和光谱成像等领域有着重要的影响。这种方法为优

7

1化科学、工业和创意领域中的相机系统提供了一个强大的工具，

6这些领域的光谱精度至关重要。

4

0IndexTerms—摄像机，灵敏度，建模图1.由6台不同相机拍摄的同一场景的图像。

.

7

0I.介绍在实践中，相机检测镜头处场景辐亮度的能力受到

5

2数码相机已成为摄影、工业机器视觉到科学成像和多个复杂因素的影响，包括像晕影和透镜衰减[1]–[3]等

:遥感等多个领域的不可或缺的工具。这些设备的核心是光学畸变。此外，图像采集引入了各种噪声源，包括暗

v

i相机的光谱响应，它定义了场景辐射如何转换为每个颜

x电流噪声、固定图案噪声和散粒噪声[2]，以及来自相

r色通道的像素强度。理解和准确建模这一响应对于色彩

a邻像素的干扰[4]。然而，由于本文专注于建模相机的

保真度和光谱准确性至关重要的应用至关重要。内部功能，因此这些噪声源未在所提出的模型中考虑。

据我们所知，目前还没有单一的研究构建了一个将

本研究中使用的图像获取管道如2所示。为了确保

入射光照与输出像素强度联系起来的全面端到端模型。

准确性和便捷性，我们仅呈现了管道中最关键的步骤。

在我们的前期工作中，我们观察到了这种模型对于确

不同完整程度的替代管道在[5],[6]中提供。

保不同相机系统之间的一致性的重要性。例如，如1所

示，同一场景由六台不同的相机捕捉时展现出不同程度

的亮度。这种差异表明针对一台特定相机优化的计算机

视觉算法可能需要重新训练才能在与另一台不同相机

配对使用时保持性能。然而，本文中提出的端到端相机

模型允许计算机视觉算法无缝对接新相机，减少了重新

训练的需求，并确保了在多样化的相机系统中的性能一

致性。图2.提出的图像采集流水线展示了场景辐射与像素强度之间的接口。这里，

表示是波长的函数。

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