matlab - 影のない 1 次元不変画像の実装

Question

論文Entropy Minimization for Shadow Removalにある不変色の特徴に基づいて、影を削除する方法を実装しました。私の実装では、同様の計算結果が得られることがありますが、それらは常にオフであり、おそらく幾何平均を誤って取得した結果として、グレースケール画像がブロック状になります。

これは、紙の馬の画像と私の不変画像からの情報ポテンシャルのプロットの例です。x 軸に 3 を掛けてシータ (0 から 180 まで) を取得します。

そして、ここに私のコードが正しい最大シータに対して出力するグレースケール画像があります（私のものは10ずれています）：

彼らの画像にはないブロック状のものを見ることができます:

それらの情報ポテンシャルは次のとおりです。

幾何平均で割るとき、NaN を使用して画像をしきい値処理して、可能な最小値が .01 になるようにしましたが、出力は変わらないようです。

これが私のコードです：

I = im2double(imread(strname));
[m,n,d] = size(I);
I = max(I, .01);
chrom = zeros(m, n, 3, 'double');
for i = 1:m
    for j = 1:n
       % if ((I(i,j,1)*I(i,j,2)*I(i,j,3))~= 0)
              chrom(i,j, 1) = I(i,j,1)/((I(i,j,1)*I(i,j,2)*I(i,j, 3))^(1/3));
              chrom(i,j, 2) = I(i,j,2)/((I(i,j,1)*I(i,j,2)*I(i,j, 3))^(1/3));
              chrom(i,j, 3) = I(i,j,3)/((I(i,j,1)*I(i,j,2)*I(i,j, 3))^(1/3));
          % else
          %    chrom(i,j, 1) = 1;
          %    chrom(i,j, 2) = 1;
          %    chrom(i,j, 3) = 1;
        % end
    end
end

p1 = mat2gray(log(chrom(:,:,1)));
p2 = mat2gray(log(chrom(:,:,2)));
p3 = mat2gray(log(chrom(:,:,3)));
X1 = mat2gray(p1*1/(sqrt(2)) - p2*1/(sqrt(2)));
X2 = mat2gray(p1*1/(sqrt(6)) + p2*1/(sqrt(6)) - p3*2/(sqrt(6)));
maxinf = 0;
maxtheta = 0;
data2 = zeros(1, 61);
for theta = 0:3:180
M = X1*cos(theta*pi/180) - X2*sin(theta*pi/180);
s = sqrt(std2(X1)^(2)*cos(theta*pi/180) + std2(X2)^(2)*sin(theta*pi/180));
s = abs(1.06*s*((m*n)^(-1/5)));
[m, n] = size(M);
length = m*n;
sources = zeros(1, length, 'double');
count = 1;
for x=1:m
    for y = 1:n
    sources(1, count) = M(x , y);
    count = count + 1;
end
end
weights = ones(1, length);
sigma = 2*s;
[xc , Ak] = fgt_model(sources , weights , sigma , 10, sqrt(length) , 6  );
sum1 = sum(fgt_predict(sources , xc , Ak , sigma , 10 ));
sum1 = sum1/sqrt(2*pi*2*s*s);
data2(theta/3 + 1) = sum1;
if (sum1 > maxinf)
   maxinf = sum1;
   maxtheta = theta;
end
end
InvariantImage2 = cos(maxtheta*pi/180)*X1 + sin(maxtheta*pi/180)*X2;

高速ガウス変換が正しいと仮定します。