[發明專利]用于校正模型訓練和圖像校正的方法和裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201811208111.6
• 申請日: 2018-10-17
• 公開（公告）號: CN111062876B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 肖雪;許譯天
• 申請（專利權）人: 北京地平線機器人技術研發有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京市正見永申律師事務所 11497
• 代理人: 黃小臨;馮玉清

1.一種色彩校正模型訓練方法，包括：

獲取色卡的圖像；

使用色卡的圖像來訓練神經網絡，從而獲得第一色彩校正模型；

利用所述第一色彩校正模型對色彩空間中的任意原始原色值進行校正，以獲得對應的目標原色值；以及

使用所述任意原始原色值作為輸入數據，并且使用對應的目標原色值作為監督數據，來訓練第二色彩校正模型，

其中，所述第二色彩校正模型是基于非神經網絡的色彩校正模型，且

其中，所述色卡的圖像包括不同色溫下的圖像，從而所述第一色彩校正模型和所述第二色彩校正模型基于色溫來執行色彩校正。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述第一色彩校正模型是反向傳播神經網絡模型，所述第二色彩校正模型是線性回歸模型。

3.如權利要求1所述的方法，其中，訓練第二色彩校正模型包括：

將所述色彩空間中的任意原始原色值和對應的目標原色值按范圍分為多個區塊；

分別使用所述多個區塊來訓練第二色彩校正模型，以獲得分別與所述多個區塊對應的多個第二色彩校正子模型，所述第二色彩校正模型由多個第二色彩校正子模型組成。

4.如權利要求3所述的方法，其中，將所述色彩空間中的任意原始原色值和對應的目標原色值按范圍分為多個區塊包括：在所述色彩空間的每個維度上進行均勻分塊。

5.如權利要求1所述的方法，其中，所述色彩空間包括RGB、YUV、HSV、Lab、CMYK中的任意一個。

6.一種圖像色彩校正方法，包括：

接收待校正圖像；以及

使用權利要求1-5中的任一項所述的第二色彩校正模型來校正所述待校正圖像。

7.如權利要求6所述的方法，其中，所述第二色彩校正模型由多個第二色彩校正子模型組成，所述多個第二色彩校正子模型分別用于校正不同數值范圍內的原色值，且

其中，所述圖像色彩校正方法還包括根據所述待校正圖像的原色值所屬的數值范圍，選擇相對應的第二色彩校正子模型來進行校正。

8.一種色彩校正模型訓練裝置，包括：

圖像獲取單元，用于獲取色卡的圖像；

第一訓練單元，用于使用所述色卡的圖像來訓練神經網絡，從而獲得第一色彩校正模型；

數據增強單元，用于利用所述第一色彩校正模型對色彩空間中的任意原始原色值進行校正，以獲得對應的目標原色值；以及

第二訓練單元，用于使用所述任意原始原色值作為輸入數據，并且使用對應的目標原色值作為監督數據，來訓練第二色彩校正模型，

其中，所述第二色彩校正模型是基于非神經網絡的色彩校正模型，且

其中，所述色卡的圖像包括不同色溫下的圖像，從而所述第一色彩校正模型和所述第二色彩校正模型基于色溫來執行色彩校正。

9.如權利要求8所述的裝置，還包括：

分塊單元，用于將所述色彩空間中的任意原始原色值按范圍分為多個區塊，

其中，所述數據增強單元利用所述第一色彩校正模型對各個區塊的原始原色值進行校正，以獲得對應的各個區塊的目標原色值，且

其中，所述第二訓練單元分別使用各個區塊的原始原色值和目標原色值來訓練第二色彩校正模型，以獲得分別與各個區塊對應的多個第二色彩校正子模型，所述第二色彩校正模型由多個第二色彩校正子模型組成。

10.一種圖像色彩校正裝置，包括：

接收單元，用于接收待校正圖像；以及

校正單元，用于使用權利要求1-5中的任一項所述的第二色彩校正模型來校正所述待校正圖像。