[发明专利]图像颜色校正方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像颜色校正方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标采集组件采集的原始图像，所述原始图像为需要进行颜色校正的图像；

获取所述目标采集组件的目标感光特性数据，所述目标感光特性数据为所述目标采集组件对光谱的响应数据；

将所述原始图像和所述目标感光特性数据输入至颜色校正生成模型中，得到所述颜色校正生成模型输出的颜色校正后的图像；

其中，所述颜色校正生成模型是根据样本采集组件采集的样本原始图像、所述样本采集组件的样本感光特性数据以及所述样本原始图像对应的样本标准图像训练得到的；

所述将所述原始图像和所述目标感光特性数据输入至颜色校正生成模型中，得到所述颜色校正生成模型输出的颜色校正后的图像，包括：

将所述目标感光特性数据转换为目标感光特征向量；将所述原始图像和所述目标感光特征向量输入至所述颜色校正生成模型中，通过所述颜色校正生成模型提取所述原始图像的图像特征向量，对所述图像特征向量和所述目标感光特征向量进行拼接，并基于拼接后的特征向量输出所述颜色校正后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标感光特性数据是通过光电探测器测量所述目标采集组件的光谱响应函数并进行离散化表示得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标感光特性数据为感光特性曲线，所述感光特性曲线由光波的多个波长值和各所述波长值对应的所述目标采集组件的感光响应值拟合得到，所述将所述目标感光特性数据转换为目标感光特征向量，包括：

将所述感光特性曲线中各所述波长值对应的感光响应值作为所述目标感光特征向量的各个向量元素，得到所述目标感光特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颜色校正生成模型包括图像特征提取层、特征拼接层和图像输出层，所述将所述原始图像和所述目标感光特征向量输入至所述颜色校正生成模型中，通过所述颜色校正生成模型提取所述原始图像的图像特征向量，对所述图像特征向量和所述目标感光特征向量进行拼接，并基于拼接后的特征向量输出所述颜色校正后的图像，包括：

将所述原始图像输入至所述图像特征提取层中，通过所述图像特征提取层对所述原始图像进行特征提取，得到所述图像特征向量；

将所述图像特征向量和所述目标感光特征向量输入至所述特征拼接层中，由所述特征拼接层对所述图像特征向量和所述目标感光特征向量进行拼接，得到所述拼接后的特征向量；

将所述拼接后的特征向量输入至所述图像输出层中，得到所述颜色校正后的图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颜色校正生成模型的训练过程包括：

获取多个样本采集组件在不同光源条件下采集的多个样本原始图像、各所述样本采集组件的样本感光特性数据以及各所述样本原始图像对应的样本标准图像；

将各所述样本原始图像、各所述样本感光特性数据和各所述样本标准图像输入至生成对抗模型中进行模型训练，得到所述颜色校正生成模型。