[发明专利]用于数字图像的自动曝光调整的方法、电子系统和介质有效
| 申请号： | 201880032436.5 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN110663045B | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 弗莱德·康斯坦丁·卡尔代伊 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;H04N5/235;G06K9/03;H04N9/73 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 李宝泉;任庆威 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明的方法、系统和装置包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于接收均具有预定义曝光属性的图像的计算系统。针对每个图像，提取图像的第一特征集。第一特征集与指示无需修改图像的标签相关联。调整图像的光度特性以形成调整的图像。提取调整的图像的第二特征集。训练神经网络，以使用第一特征集和调整的图像的第二特征集来调整图像的光度特性。曝光调整模型基于使用经训练的神经网络所确定的校正值来调整图像的光度特性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 数字图像 自动 曝光 调整 方法 电子 系统 介质 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的方法，所述方法包括：/n在计算系统处接收均具有预定义曝光属性的多个图像；/n针对具有预定义曝光属性的所述多个图像中的每个图像：/n通过所述计算系统的特征提取器提取所述图像的第一特征集；/n通过所述计算系统的图像处理器将所述第一特征集与指示无需修改所述图像的标签相关联；/n通过所述图像处理器根据特定的调整幅度来调整所述图像的光度特性，以形成调整的图像；以及/n通过所述特征提取器提取所述调整的图像的第二特征集；/n训练机器学习(ML)系统的神经网络，以确定用于调整图像的光度特性的校正值，所述神经网络使用具有所述预定义曝光属性的图像的第一特征集和所述调整的图像的第二特征集来进行训练；以及/n通过所述机器学习系统的曝光调整模型基于使用所述神经网络所确定的校正值来调整图像的光度特性。/n
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