面向视频侦查的局部过曝抑制降采样白斑算法

在视频侦查中，涉案视频的偏色将降低视觉类算法鲁棒性并导致人为认知偏差。然而，现有多数色彩恒常算法在偏色校正过程中的光照估计精度欠佳且实时性较差，导致难以应用于涉案视频的偏色校正。针对上述问题，提出了一种基于局部过曝抑制的降采样白斑算法，算法可用于视频帧或单幅图像的偏色校正。首先，为避免视频帧及图像中过曝像素对光照估计的干扰，基于像素通道分量值对过曝像素进行判定并采用掩模覆盖。随后，通过随机化选取像素的方式对视频帧及图像进行降采样并应用白斑算法，以弱化噪点及杂散噪声对光照估计的影响，同时降低数据量，加快算法运行速度。在标准数据集及自建数据集中的实验结果表明，该算法在采集自多个设备的视频帧及图像中均取得较好的偏色校正结果，在两类数据集中运行速度分别为0.03和0.02 s，相比大多数色彩恒常算法速度优势明显。本文提出的算法可以在采集自多个设备的视频帧或图像中快速执行光照估计并进行色彩校正，算法光照估计精度较高且速度优势明显，可作为涉案偏色视频以及单幅图像的一种校正策略。