Investigating Color Illusions from the Perspective of Computational Color Constancy

要約

色の恒常性と色の錯覚は人間の視覚系で起こる 2 つの現象であり、人間の知覚の未知のメカニズムを明らかにするのに役立ちます。
何十年にもわたって、コンピューター ビジョンの科学者は、光源を割り引いて表面の反射率を推定する、多数の色恒常性手法を開発してきました。
しかし、色の錯覚は、計算上の色の恒常性の分野では詳細に分析されていません。色の錯覚が共有する関係は重要であり、より堅牢なシステムを設計できる可能性があるため、これは驚くべきことです。
私たちは、色の錯覚に対する感覚を再現できるモデルは、光源のピクセル単位の推定も提供できるはずだと主張します。
言い換えれば、色の錯覚の分析は、既存のグローバルな色恒常性手法のパフォーマンスを向上させるのに役立ち、複数の光源で照らされたシーンのピクセル単位の推定を提供できるようにすることを提案します。
この研究では、いくつかの色恒常性手法を採用し、それらを修正して色の錯覚に対する人間の視覚システムの動作を再現するという調査結果を共有します。
また、錯視から純粋に抽出されたパラメータが色恒常性法のパフォーマンスを向上させることができることを示します。
注目すべき成果は、色の錯覚の調査に基づいた私たちの戦略が、グローバルな色恒常性アルゴリズムを複数光源アルゴリズムに変換するために特別に設計された最先端の方法よりも優れていることです。

要約(オリジナル)

Color constancy and color illusion perception are two phenomena occurring in the human visual system, which can help us reveal unknown mechanisms of human perception. For decades computer vision scientists have developed numerous color constancy methods, which estimate the reflectance of the surface by discounting the illuminant. However, color illusions have not been analyzed in detail in the field of computational color constancy, which we find surprising since the relationship they share is significant and may let us design more robust systems. We argue that any model that can reproduce our sensation on color illusions should also be able to provide pixel-wise estimates of the light source. In other words, we suggest that the analysis of color illusions helps us to improve the performance of the existing global color constancy methods, and enable them to provide pixel-wise estimates for scenes illuminated by multiple light sources. In this study, we share the outcomes of our investigation in which we take several color constancy methods and modify them to reproduce the behavior of the human visual system on color illusions. Also, we show that parameters purely extracted from illusions are able to improve the performance of color constancy methods. A noteworthy outcome is that our strategy based on the investigation of color illusions outperforms the state-of-the-art methods that are specifically designed to transform global color constancy algorithms into multi-illuminant algorithms.

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