【技术实现步骤摘要】
图像光源颜色的检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及数字图像处理及计算机视觉
，尤其涉及的是一种图像光源颜色的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
物体在不同光照条件下会呈现不同的颜色，从而影响人类的视觉和识别能力。因此通过检测出光源的颜色从而将物体还原回本身的颜色是一项具有实际应用价值的重要技术。近年来，国内外关于图像光源颜色检测的问题，提出了很多基于深度学习的算法。但是以往的算法直接将图像作为输入，并将光源颜色作为四输入深度学习网络的输出。此类方法中，光源颜色的检测结果容易受到图像内容本身的影响。而图像内容的变化与光源的颜色并没有直接联系，从而影响颜色的检测的准确度。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种图像光源颜色的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中的光源颜色检测方法的检测结果容易受到图像内容本身的影响，检测准确度低的问题。本申请解决技术问题所采用的技术方案如下：一种图像光源颜色的检测方法，其中，所述方法包括：对图像进行量化处理并提取图像中的...
【技术保护点】
1.一种图像光源颜色的检测方法，其特征在于，所述方法包括：对图像进行量化处理并提取图像中的全局图像颜色特征，对所述全局图像颜色特征进行二值化处理，得到量化二值图谱；基于图像的光照相似度从所述图像中裁剪出四个图像块，并将四个图像块输入至四输入深度学习网络模型中进行光照特征的映射，输出四个图像块所对应的光照特征；将所述量化二值图谱与四个图像块所对应的光照特征输入至深度回归网络模型中进行光源颜色检测，并输出检测结果。
【技术特征摘要】
1.一种图像光源颜色的检测方法，其特征在于，所述方法包括：对图像进行量化处理并提取图像中的全局图像颜色特征，对所述全局图像颜色特征进行二值化处理，得到量化二值图谱；基于图像的光照相似度从所述图像中裁剪出四个图像块，并将四个图像块输入至四输入深度学习网络模型中进行光照特征的映射，输出四个图像块所对应的光照特征；将所述量化二值图谱与四个图像块所对应的光照特征输入至深度回归网络模型中进行光源颜色检测，并输出检测结果。2.根据权利要求1所述的图像光源颜色的检测方法，其特征在于，所述方法还包括：在得到量化二值图谱之后，根据光照相似度进行图像分类。3.根据权利要求1所述的图像光源颜色的检测方法，其特征在于，所述对图像进行量化处理并提取图像中的全局图像颜色特征具体包括：使用64个bin分别对图像的RG、BY通道进行量化处理；在量化处理后的两个通道上提取相应的颜色直方图；所述颜色直方图为全局图像颜色特征。4.根据权利要求2所述的图像光源颜色的检测方法，其特征在于，所述根据光照相似度进行图像分类具体包括：分别计算每两幅图像之间的汉明距离，并将计算出的汉明距离与预设的阈值比较；当计算出的汉明距离小于或者等于所述阈值时，表示两幅图像的光照相似度相同，则判定两幅图像为相似光源的图像；当计算出的汉明距离大于所述阈值时，表示两幅图像的光照相似度不同，则判定两幅图像为不相似光源的图像。5.根据权利要求1所述的图像光源颜色的检测方法，其特征在于，所述基于图像的光照相似度从所述图像中裁剪出四个图像块，并将四个图像块输入至四输入深度学习网络模型中进行光照特征的映射，输出四个图像块所对应的光照特征具体包括：基于图像的光照相似度从所述图像中裁剪出四个图像块，分别为xa，xp，xn，xm；所述xa是一幅图像中...
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