[发明专利]一种多类别图像转换与对比的超高清片源色域检测方法

权利要求书

1.一种多类别图像转换与对比的超高清片源色域检测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、构造多类别图像转换与对比的色域检测网络，用于对BT.709和BT.2020两种视频片源的色域进行检测；

步骤2、构建图像转换与对比层，对输入图像进行转换，增加不同类别特征间的参照和对比；

步骤3、使用残差网络作为初始网络，将原始输入图像和转换后的图像同时输入初始网络；

步骤4、对色域检测网络进行训练，得到BT.709和BT.2020两类别的色域分类模型；

步骤5、将超高清片源图像输入到BT.709和BT.2020两类别的色域分类模型中，由该色域分类模型输出该图像属于两类别的概率，最终根据概率大小判别图像的色域类别；

所述步骤1构建的色域检测网络包括图像转换与对比层、五个残差单元、全连接层和输出层；原始输入图像经过图像转换与对比层进行图像转换操作，然后将图像转换与对比层输出与原始输入图像一同送入五个残差单元，每个残差单元对图像进行下采样，输出尺寸在长、宽上均减半，经过五个残差单元后输出特征图再经过全连接层，得到一维特征向量作为输入图像的最终特征表示；输出层用于输出BT.709和BT.2020两种色域分类；

所述步骤2的具体实现方法为：将BT.709和BT.2020的图像均按照BT.709转BT.2020的方法进行转换，转换后的BT.709图像具备BT.2020的特征，转换后的BT.2020图像不具备BT.709的特征。

2.根据权利要求1所述的一种多类别图像转换与对比的超高清片源色域检测方法，其特征在于：所述输入图像尺寸为224×224×3，五个残差单元输出的图像尺寸为7×7，全连接层得到的一维特征向量为1×512。

3.根据权利要求1所述的一种多类别图像转换与对比的超高清片源色域检测方法，其特征在于：所述残差网络采用ResNet34残差网络。

4.根据权利要求1所述的一种多类别图像转换与对比的超高清片源色域检测方法，其特征在于：所述步骤4的具体实现方法为：输入图像首先被划分为224×224×3像素尺寸，然后以批量大小为64输入网络进行训练，迭代100epochs，最终得到训练好的BT.709和BT.2020两类别的色域分类模型。