浙江大学光电科学与工程学院现代光学仪器国家重点实验室，浙江 杭州 310027
现有的颜色恒常性算法在常规场景中通常能获得准确、稳定的光源颜色估计结果，但在内容单一、具有大面积单一颜色表面的低颜色复杂度场景中仍有较大概率出现超容限的估测误差。利用设置于摄影镜头旁的环境光传感器，提出一种应用环境光传感器的颜色恒常性算法。首先建立传感器置信度评估模型，然后针对不同置信度设计基于颜色空间转换与基于传感器辅助中性色像素提取的两种光源颜色估计方法。此外，还建立包含传感器测量结果的数据集。测试结果表明，相比现有具有最高精度的同类算法，所提算法的角度误差均值、中位数、最差25%均值分别下降32%、21%、41%。所提算法应用于常规场景和低颜色复杂度场景时均具有优势。
视觉光学 颜色恒常性 光源颜色估计 环境光传感器 中性色像素提取 低颜色复杂度场景 光学学报
2023, 43(14): 1433001
中国电子科技集团公司 电子科学研究院, 北京 100043
为了解决室内可见光定位中成像型定位能耗高、非成像型定位设备复杂的问题, 提出一种基于手机环境光传感器的室内可见光定位方法。首先, 利用频率折叠效应和光源标签识别算法, 求解光源发送的信号原始频率。然后通过提前建立好的光源频率-坐标数据库获取光源位置, 即得到设备位置。实验结果表明: 该方法可在低功耗、低计算量的前提下, 实现光源覆盖小区内部的光源识别与设备定位, 定位精度取决于光源密度。
室内可见光定位 频率折叠 双频采样 环境光传感器 手机 indoor visible light location, frequency folding,
