[发明专利]一种采用神经网络直接校正RGB值的图像颜色校正方法在审
| 申请号： | 201811644218.5 | 申请日： | 2018-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN109859117A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 赵吉松;龚柏春;李爽 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔;王慧颖 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用神经网络直接校正RGB值的图像颜色校正方法，属于空气动力学实验测量技术领域，本发明的方法步骤如下：1）建立基于神经网络算法的图像RGB颜色校正模型；2）以颜色校准卡为基准颜色，训练神经网络颜色校正模型的参数；3）校正新图像的RGB值：以相机拍摄的图像RGB值作为神经网络的输入，在其输出端可以得到颜色校正后的图像RGB值。本发明的方法避免了现有技术中图像颜色校正方法用于SSLC涂层实验测量技术时的繁琐的步序，以及变换过程中信息的丢失问题；且本发明方法简单、直接，特别适合用于SSLC涂层测量技术，也可用于其它需要准确测量颜色的场合。 | ||
| 搜索关键词： | 图像颜色校正 神经网络 校正 颜色校正 图像 空气动力学实验 测量技术领域 神经网络算法 训练神经网络 基准颜色 实验测量 涂层测量 相机拍摄 校正模型 颜色校准 准确测量 输出端 新图像 可用 | ||
【主权项】：
1.一种采用神经网络直接校正RGB值的图像颜色校正方法，其特征在于，步骤如下：步骤一、建立基于神经网络算法的图像RGB颜色校正模型，直接将相机拍摄的图像RGB值校准至的标准的RGB颜色空间；步骤二、训练上述神经网络RGB颜色校正模型的参数；步骤三、校正新图像的RGB值：将相机拍摄的图像的RGB值作为步骤一中神经网络的输入，在神经网络的输出端即可得到颜色校正后的图像RGB值。
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