[发明专利]一种基于白色物体的白平衡校对方法

说明书

本发明公开一种基于白色物体的白平衡校对方法，包括：利用获取的大量白色物体样本通过不断的训练学习，建立白色物体对比模型；利用上述的白色物体对比模型应用于现场抓拍，通过识别图像并提取图像中白色物体区域，计算其像素均值和颜色增益值，从而调整颜色实现图像的白平衡校对；本发明实现原理简单，资源成本低廉，运算时间快速，白平衡效果理想且准确；本发明采用的纸巾识别技术，基于卷积神经网络算法，从大样本数据中学习，逐渐提取图像的高层特征，对特征进行分类，完成识别，能应对纸巾一定程度的偏移、尺度变化以及形变，保证特征较强的可分性，对特征分类具有理想的识别效果，减少识别对外在条件的依赖性，同时降低模型的复杂度。

技术领域

本发明涉及图片颜色处理领域，尤其涉及一种基于白色物体的白平衡校对方法。

背景技术

传统中医包括望、闻、问、切四诊，而舌诊又是望诊的关键内容。在中医学理论中，无论人体五脏六腑多么复杂的病理症状，均可直观、快捷地通过观察舌像判断疾病的性质、病势的浅深以及气血的盛哀等，是一种简单有效的医疗辅助诊断及鉴别方法。传统望诊，医生普遍通过肉眼观察患者的舌头形态和色泽等特征，然后根据从医经验诊断疾病。由于我国人口众多且老龄化问题严重，每天看中医的患者数量与日俱增，医生供不应求；此外，对患者而言，等待医生看诊是一件十分麻烦和费时的事情。

为了解决上述的医患矛盾，市面研发了一批基于计算机图像辅助处理的舌诊产品。该产品的实现原理普遍如下：以患者舌头为对象，进行图像采集，医生基于图像诊断，这大大地提升了诊断效率。由于采集图像是依靠终端的拍摄设备，如：手机摄像头，该设备没有人眼的适应性，在不同光线下拍摄，由于CCD输出的不平衡性，造成彩色还原失真的发生；因此，上述舌诊产品的采集图像往往存在色差问题，导致医疗诊断也出现偏差，无法对患者疾病实现针对性的治疗以及预防。

因此，社会需要一种能够精确还原采集图像色彩的校对方法。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的问题，提供一种基于白色物体的白平衡校对方法，该方法实现原理简单，资源成本低廉，运算时间快速，白平衡效果理想且准确；该方法采用的纸巾识别技术，基于卷积神经网络算法，从大样本数据中学习，逐渐提取图像的高层特征，对特征进行分类，完成识别，能应对纸巾一定程度的偏移、尺度变化以及形变，保证特征较强的可分性，对特征分类具有理想的识别效果，减少识别对外在条件的依赖性，同时降低模型的复杂度。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：

一种基于白色物体的白平衡校对方法，包括：

S1，利用获取的大量白色物体样本通过不断的训练学习，建立白色物体对比模型；

S11，大量收集白色物体图像，建立物体样本数据库；

S111，大量收集白色物体的静态图像；

S112，把上述收集的静态图像进行灰度处理，计算各静态图像每个像素点的灰度值，使上述图像都呈现黑白灰状态；

S113，将经过灰度处理后的静态图像样本分成测试图像和训练图像两类，均存储在服务器上，建立白色物体样本数据库。

S12，建立模型，利用上述样本进行模型训练，实现白色物体自动识别。

S121，系统建立模型，把上述白色物体样本的训练图像传输给模型反复训练，自动识别图像的白色物体；

S122，判断模型训练次数是否达到系统预设的阈值，如果否，则转到S121，如果是，则转到S123；

S123，模型训练停止，通过损失函数的计算，得出模型识别准确率；

S124，判断由上述得出的准确率是否达到某一阈值，如果否，则重新调整样本的类别信息，如果是，则转到S125；