[发明专利]一种基于深度学习的图像颜色矫正方法有效
| 申请号： | 202011471881.7 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112581373B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 闫波;张晟;宿红毅;郑宏 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/60 | 分类号： | G06T3/60;G06T7/11;G06T7/90;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图像颜色校正方法，属于深度学习和计算机视觉领域。首先，收集不同光照环境下的图像数据构建色偏图像数据集。之后，对数据进行数据增强和预处理，使数据符合神经网络训练要求。然后，构建一种Encoder‑Decoder结构的基础卷积神经网络，并依据该基础神经网络构建级联的卷积神经网络。同时，针对级联神经网络的特点，设计了特定的神经网络损失函数。通过训练之后，该级联卷积神经网络可将一张色偏的原图片转化为无色偏的图片。本方法不需要进行先验的假设，可快速实时检测，能够应用到各种自动化图像色偏矫正系统和设备中，不仅避免了人工校正的主观性，同时大大提高了矫正效率，减轻了人工矫正负担，提升了图像色偏矫正的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 颜色 矫正 方法 | ||
【主权项】：
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