[发明专利]一种多尺度颜色恒常性计算的算法

权利要求书

1.一种多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一，准备充分多的需要计算颜色恒常性的图片并且对需要计算颜色恒常性的图片进行预处理；

步骤二，通过特征聚合网络获得特征金字塔；

步骤三，利用网络训练获得颜色恒常性计算结果。

2.根据权利要求1所述的多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，所述步骤一中需要计算颜色恒常性的图片采用颜色恒常性开源数据集中的图片。

3.根据权利要求2所述的多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，所述颜色恒常性开源数据集包括reprocessed Color Checker、NUS和Cube数据集。

4.根据权利要求1所述的多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，所述步骤一中预处理为对需要计算颜色恒常性的图片做翻转、旋转、裁剪、颜色变换的操作，然后统一缩放到预设大小。

5.根据权利要求1所述的多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，所述获得特征金字塔的具体步骤如下：首先将需要计算颜色恒常性的图片输入到一个基础网络中，基础网络对需要计算颜色恒常性的图片进行处理操作，获得具有不同尺度的特征图，采用特征聚合模块将特征图自上而下增强，得到不同尺度的具有强语义信息的特征图。

6.根据权利要求5所述的多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，所述基础网络采用残差网络，基础网络对需要计算颜色恒常性的图片进行卷积和下采样的操作。

7.根据权利要求1所述的多尺度颜色恒常性计算的算法，其特征在于，所述网络训练的具体步骤如下：通过特征聚合网络获得具有强语义的多尺度特征金字塔，根据多尺度特征金字塔分别通过颜色估计网络计算颜色恒常性，获得多个不同尺度特征图的估计结果，对不同尺度特征图的计算结果求均值，得到最终的估计结果。