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随着虚拟现实技术的发展，室外场景光照估计逐渐被人们所重视，将一个虚拟的物体融合到真实的场景中必须满足光照一致性。本文主要的工作是基于颜色和光照模型转换的太阳方位估计算法研究，在颜色模型转换中我们主要针对的是印刷中色彩之间的转换，即RGB彩色图像到CMYK彩色图像之间的色彩转换。在光照模型转换部分我们提出了室外场景的光照模型转换，将一个物体移入到另外一个场景中，需要保证物体与场景之间的光照一致性，这就需要估计场景中的光照条件，因此本文提出了双视点室外场景光照估计算法来估计场景中的光照条件。 本文围绕以上两部分研究内容，提出了基于加权局部熵和皮肤检测的颜色模型动态转换算法和基于光照模型转换的太阳方位估计算法。 RGB-to-CMYK动态转换算法是在CMYK静态转换的基础上提出的，该算法用图像加权局部熵提取出图像中变化剧烈的像素，并与皮肤概率图相结合得到图像动态图，用图像动态图计算出每个像素的目标k值，目标k值可以保证像素在没有颗粒感的情况下K通道取到尽可能大的值，在保证动态转换与静态转换视觉无损的情况下，尽可能的节约墨水的使用量。 在单视点室外图像对自然光照环境估计的基础上，我们提出了一种基于双视点的室外场景图像对自然光照环境估计的算法。单视点光照估计算法从图像中提取出天空、地面、垂直表面三个因素分别来计算太阳位置的概率分布，在运用朴素贝叶斯公式将得到三个概率分布进行联合优化。我们的算法在这个基础上运用尺度不变特征转换(SIFT)提取出两个视点之间匹配的特征点，通过空间坐标系的变换，计算出两个视点之间相机的相对旋转角度，根据这个角度将其中一个视点的太阳位置的分布校正到另一个视点上，并对两个太阳位置的分布进行联合优化，实验结果表明本文提出的算法能有效的提高太阳方位估计的准确率。