[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像白平衡方法、装置和计算设备

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像白平衡方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：采集多张不同场景下的带有基准色的实景原始图像提取实景原始图像和待处理图像的二维色度值直方图，其中色度值包括R增益、B增益和G增益中的其中两个；获取用户对实景原始图像进行校正时所设定的理想校正参数；设计用于进行图像白平衡校正的卷积神经网络；根据实景原始图像的二维色度值直方图及其理想校正参数对卷积神经网络进行训练；将待处理图像的二维色度值直方图输入到述训练后的卷积神经网络中，得到该图像的理想校正参数，并根据该理想校正参数对图像进行校正。本发明还公开了一种基于卷积神经网络的图像白平衡装置和计算设备。

主权项

1.一种基于卷积神经网络的图像白平衡方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：采集多张不同场景下的带有基准色的灰卡或24色卡的实景原始图像；提取所述实景原始图像和待处理图像的二维色度值直方图，其中所述色度值包括R增益、B增益和G增益中的其中两个，所述R增益为G分量值与R分量值之比，所述B增益为G分量值与B分量值之比；获取用户对所述实景原始图像进行图像白平衡校正时所设定的理想校正参数，所述理想校正参数通过对所述实景原始图像进行手动调参得到；设计用于进行图像白平衡校正的卷积神经网络；根据所述实景原始图像的二维色度值直方图及其对应的理想校正参数对所述卷积神经网络进行训练；将所述待处理图像的二维色度值直方图输入到训练后的卷积神经网络中，得到该图像的理想校正参数；以及根据所述待处理图像的理想校正参数对其进行白平衡校正处理；其中，所述提取图像的二维色度值直方图的步骤包括：将图像进行栅格化处理，计算每个栅格的色度值，并选择其中两个色度值统计在二维直方图中。