[發(fā)明專(zhuān)利]一種圖像快速智能調(diào)色方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010152199.5
• 申請(qǐng)日: 2020-03-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111461996B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳兵兵;張忠祥;范程華;周元元;曹欣遠(yuǎn);譚娟;梅煒煒;曹新明;陳靜
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 合肥師范學(xué)院;合肥晟泰克汽車(chē)電子有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 合肥市長(zhǎng)遠(yuǎn)專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 34119
• 代理人: 金宇平

本發(fā)明提出的一種圖像快速智能調(diào)色方法，首先獲得調(diào)色圖像，并通過(guò)填充像素將調(diào)色圖像調(diào)整為長(zhǎng)寬相等的尺寸；然后通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行調(diào)色，獲得調(diào)色效果圖。本發(fā)明提出的一種圖像快速智能調(diào)色方法，通過(guò)智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行智能調(diào)色，提高了圖像處理效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像快速智能調(diào)色方法。

背景技術(shù)

目前在圖像處理軟件市場(chǎng)以及相機(jī)拍照等領(lǐng)域，圖像智能調(diào)色已經(jīng)成為很重要的基礎(chǔ)功能，能否實(shí)時(shí)處理，智能調(diào)節(jié)亮度對(duì)比度以及色調(diào)等內(nèi)容，對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)質(zhì)的預(yù)處理，對(duì)拍照成像質(zhì)量以及圖像美化等后期處理意義重大。目前市面上大多數(shù)是基于傳統(tǒng)算法的單一的調(diào)節(jié)亮度對(duì)比度或者色調(diào)的方法，無(wú)法自適應(yīng)各種光照和環(huán)境場(chǎng)景，而效果好的算法往往又無(wú)法實(shí)時(shí)處理，部分基于人工智能得AI算法由于過(guò)于依賴(lài)GPU，在無(wú)GPU條件下性能和效果無(wú)法兼得，尤其是在CPU環(huán)境下速度成為算法的瓶頸。

發(fā)明內(nèi)容

基于背景技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種圖像快速智能調(diào)色方法。

本發(fā)明提出的一種圖像快速智能調(diào)色方法，首先獲得調(diào)色圖像，并通過(guò)填充像素將調(diào)色圖像調(diào)整為長(zhǎng)寬相等的尺寸；然后通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行調(diào)色，獲得調(diào)色效果圖。

優(yōu)選的，調(diào)色圖像為原始圖像的縮略圖；獲得調(diào)色效果圖后，通過(guò)顏色遷移算法把調(diào)色效果圖上的顏色信息遷移到原始圖像中，獲得最終效果圖。

優(yōu)選的，智能調(diào)色模型的訓(xùn)練方法為：首先構(gòu)建模型，并選擇樣本圖像；通過(guò)人工調(diào)節(jié)，獲得各樣本圖像的期望效果圖像；將樣本圖像和對(duì)應(yīng)的期望效果圖像作為訓(xùn)練集，并根據(jù)訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，以獲得智能調(diào)色模型。

優(yōu)選的，智能調(diào)色模型由多個(gè)殘差模塊組成。

優(yōu)選的，智能調(diào)色模型包含34個(gè)殘差模塊。

優(yōu)選的，樣本圖像的數(shù)量至少為2000。

優(yōu)選的，智能調(diào)色模型的輸入為3×N×N的調(diào)色圖像，輸出為3×N×N的調(diào)色效果圖。

優(yōu)選的，N＝128。

本發(fā)明提出的一種圖像快速智能調(diào)色方法，通過(guò)智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行智能調(diào)色，提高了圖像處理效率。

本發(fā)明中，對(duì)原圖像的縮略圖進(jìn)行調(diào)色，避免了直接處理原始大圖，大幅提升了圖像調(diào)色效率。

且，本發(fā)明中，使用顏色遷移技術(shù)將調(diào)色結(jié)果遷移到原始圖像，進(jìn)一步保證了原始圖像的調(diào)色效果，有利于提升性能。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明提出的一種圖像快速智能調(diào)色方法流程圖。

具體實(shí)施方式

參照?qǐng)D1，本發(fā)明提出的一種圖像快速智能調(diào)色方法，首先獲得調(diào)色圖像，并通過(guò)填充像素將調(diào)色圖像調(diào)整為長(zhǎng)寬相等的尺寸；然后通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行調(diào)色，獲得調(diào)色效果圖。具體實(shí)施時(shí)，在調(diào)整調(diào)色圖像尺寸時(shí)，可對(duì)長(zhǎng)寬不等的圖像填充黑色。

本實(shí)施方式中，通過(guò)智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行智能調(diào)色，提高了圖像處理效率。

本實(shí)施方式中，智能調(diào)色模型的訓(xùn)練方法為：首先構(gòu)建模型，并選擇樣本圖像；通過(guò)人工調(diào)節(jié)，獲得各樣本圖像的期望效果圖像；將樣本圖像和對(duì)應(yīng)的期望效果圖像作為訓(xùn)練集，并根據(jù)訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，以獲得智能調(diào)色模型。

具體的，本實(shí)施方式中，對(duì)樣本圖像進(jìn)行人工調(diào)節(jié)時(shí)，包含且不局限于亮度對(duì)比度、曝光度和色調(diào)，從而使得智能調(diào)色模型對(duì)調(diào)色圖像進(jìn)行智能調(diào)色時(shí)，對(duì)亮度對(duì)比度、曝光度和色調(diào)等進(jìn)行全方位調(diào)節(jié)，從而保證圖像調(diào)整效果。