[发明专利]一种白平衡值预测方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种白平衡值预测方法，其特征在于，包括：

获取摄像头模组在原始色温环境下测量得到的白平衡值，作为参考白平衡值；

获取预先训练的白平衡值预测模型，所述白平衡值预测模型学习有所述摄像头模组在任意两种色温环境下的白平衡值之间的关联特征；

基于所述参考白平衡值，通过所述白平衡值预测模型预测所述摄像头模组在待测色温环境下的白平衡值，作为目标白平衡值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述白平衡值预测模型采用如下步骤训练得到：

采集所述摄像头模组在不同色温环境下测量得到的白平衡值，得到样本集；

构建神经网络模型，并基于所述样本集，对所述神经网络模型进行训练，得到白平衡值预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，包括：

采用全连接层方式，搭建深度学习网络框架，作为初始神经网络模型；

采用ReLU函数作为初始神经网络模型的激活函数，对初始神经网络模型进行正则化处理，得到构建完成的神经网络模型；

设定神经网络模型的训练方法。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述样本集，对所述神经网络模型进行训练，得到白平衡值预测模型，包括：

按照预设比例，将所述样本集划分为训练集，验证集，以及测试集；

基于所述训练集和所述验证集，对所述神经网络模型进行训练，得到多个候选白平衡值预测模型；

基于所述测试集，从多个候选白平衡值预测模型中选定白平衡值预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述测试集，从多个候选白平衡值预测模型中选定白平衡值预测模型，包括：

获取所述获取摄像头模组在待测色温环境下测量得到的白平衡值，作为参照白平衡值；

基于所述测试集，通过多个所述候选白平衡值预测模型进行预测，得到多组待测色温环境下的白平衡值，作为测试白平衡值；

计算每组测试白平衡值和参照白平衡值偏差的均值，作为参照均值；

基于参照均值，判断候选白平衡值预测模型的预测精度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述白平衡值预测模型预测所述摄像头模组在待测色温环境下的白平衡值，作为目标白平衡值之后，所述方法还包括:

获取所述摄像头模组在待测色温环境下的实际白平衡值；

通过所述目标白平衡值与所述实际白平衡值的对比，通过梯度反向传递对所述白平衡值预测模型中的隐层参数进行校正，以更新所述白平衡值预测模型，所述更新后的白平衡值预测模型用于进行下一次白平衡值预测。

7.根据权利要1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述参考白平衡值包括摄像头模组在原始色温环境下测量得到的在任意一个或多个颜色通道上的白平衡值，所述通过所述白平衡值预测模型预测所述摄像头模组在待测色温环境下的白平衡值，包括：

通过所述白平衡值预测模型预测所述摄像头模组在待测色温环境下的在所述任意一个或多个颜色通道上的白平衡值。

8.一种白平衡值预测装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取摄像头模组在原始色温环境下测量得到的白平衡值，获取预先训练的白平衡值预测模型，所述白平衡值预测模型学习有所述摄像头模组在任意两种色温环境下的白平衡值之间的关联特征；

预测单元，基于所述参考白平衡值，通过所述白平衡值预测模型预测所述摄像头模组在待测色温环境下的白平衡值。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储所述处理器的可执行指令，当所述可执行指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的方法。