[发明专利]一种色彩失真的补偿方法、装置和电视机有效
申请号: | 201810116054.2 | 申请日: | 2018-02-06 |
公开(公告)号: | CN108322723B | 公开(公告)日: | 2020-01-24 |
发明(设计)人: | 黄哲;肖志林 | 申请(专利权)人: | 深圳创维-RGB电子有限公司 |
主分类号: | H04N9/64 | 分类号: | H04N9/64 |
代理公司: | 11332 北京品源专利代理有限公司 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 色带 特征区块 色度补偿 待处理图像 目标色度 色彩失真 色度 评估 电视机 补偿色彩 补偿网络 抖动算法 神经网络 相邻色带 像素点 | ||
1.一种色彩失真的补偿方法,其特征在于,包括:
将待处理图像输入色带识别神经网络,获取多个色带特征区块;
根据所述多个色带特征区块中的当前色带特征区块的色度值和相邻色带特征区块的色度值,获取所述当前色带特征区块的色度补偿评估值;其中,所述相邻色带特征区块为与所述当前色带特征区块相邻的色带特征区块;
根据所述色度补偿评估值对所述当前色带特征区块进行标记;
将标记后的多个色带特征区块输入色带补偿网络,根据所述色度补偿评估值确定所述当前色带特征区块中每个像素点的目标色度值;
根据所述目标色度值采用抖动算法对所述待处理图像的色彩失真进行补偿。
2.根据权利要求1所述的补偿方法,其特征在于,所述将待处理图像输入色带识别神经网络,获取多个色带特征区块,包括:
将待处理图像输入色带识别神经网络后,所述神经网络中的卷积层提取所处待处理图像中的多个疑似色带区块;其中,所述疑似色带区块中的像素点连续且每个像素点的色度值相同;
利用激活函数对所述多个疑似色带区块进行分析;
若所述多个疑似色带区块满足设定条件,则确定为色带特征区块。
3.根据权利要求2所述的补偿方法,其特征在于,所述利用激活函数对所述多个疑似色带区块进行分析,包括:
分别获取所述多个疑似色带区块的区块大小;
将所述区块大小分别代入激活函数进行计算,获得多个第一目标函数值;
对所述多个第一目标函数值求取平均值,获得第二目标函数值;
相应的,若所述多个疑似色带区块满足设定条件,则确定为色带特征区块,包括:
若所述第二目标函数值小于预设值,则所述疑似色带区块为色带特征区块。
4.根据权利要求1所述的补偿方法,其特征在于,根据所述多个色带特征区块中的当前色带特征区块的色度值和相邻色带特征区块的色度值,获取所述当前色带特征区块的色度补偿评估值,包括:
计算所述当前色带特征区块的色度值和相邻色带特征区块的色度值的差值;
计算所述差值的平均值,获得所述当前色带特征区块的色度补偿评估值。
5.根据权利要求1所述的补偿方法,其特征在于,根据所述色度补偿评估值确定所述当前色带特征区块中每个像素点的目标色度值,包括:
根据所述色度补偿评估值确定权重函数;
基于所述权重函数分别计算每个像素点的权重值;
根据所述权重值计算所述当前色带特征区块中每个像素点的目标色度值。
6.根据权利要求1所述的补偿方法,其特征在于,在根据所述色度补偿评估值确定所述当前色带特征区块中每个像素点的目标色度值之后,还包括:
将所述多个色带特征区块中的像素点按照所述目标色度值输出所述色带补偿网络。
7.根据权利要求6所述的补偿方法,其特征在于,根据所述目标色度值采用抖动算法对所述待处理图像的色彩失真进行补偿,包括:
利用抖动算法将输出的多个色带特征区块与所述待处理图像进行叠加,以对所述待处理图像的色彩失真进行补偿。
8.一种色彩失真的补偿装置,其特征在于,包括:
色带特征区块获取模块,用于将待处理图像输入色带识别神经网络,获取多个色带特征区块;
色度补偿评估值获取模块,用于根据所述多个色带特征区块中的当前色带特征区块的色度值和相邻色带特征区块的色度值,获取所述当前色带特征区块的色度补偿评估值;其中,所述相邻色带特征区块为与所述当前色带特征区块相邻的色带特征区块;
标记模块,用于根据所述色度补偿评估值对所述当前色带特征区块进行标记;
目标色度值确定模块,用于将标记后的多个色带特征区块输入色带补偿网络,根据所述色度补偿评估值确定所述当前色带特征区块中每个像素点的目标色度值;
色彩失真补偿模块,用于根据所述目标色度值采用抖动算法对所述待处理图像的色彩失真进行补偿。
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