一种基于全卷积神经网络和特征金字塔的颜色校正方法
基本信息
| 申请号 | CN201910659156.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110400275A | 公开（公告）日 | 2021-06-22 |
| 申请公布号 | CN110400275A | 申请公布日 | 2021-06-22 |
| 分类号 | G06T5/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李得元;代超;何帆;周振 | 申请（专利权）人 | 中电健康云科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 | 代理人 | 黄蓉蓉 |
| 地址 | 610000 四川省成都市双流区东升街道成都芯谷产业园集中区内 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络和特征金字塔的颜色校正方法，涉及图像颜色校正技术领域，本发明依次对图像进行颜色校正、裁剪、数据增强处理，得到对应的偏色图片，由若干偏色图片构成训练数据集；利用训练数据集对预设全卷积神经网络和特征金字塔模型进行训练，基于预设的损失函数和优化器，对预设全卷积神经网络和特征金字塔模型的网络参数进行优化调整，直至网络收敛，输出训练好的全卷积神经网络和特征金字塔模型；利用训练好的模型预估待校正图像的光源信息，根据预估得到的光源信息对待校正图像进行颜色校正，本发明通过全卷积神经网络和特征金字塔预估光源信息，利用伽马校正对图像进行颜色校正，确保颜色校正效果，并且普适性高。 |
