一种图像白平衡和色差的自补偿方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像白平衡和色差的自补偿方法、装置、设备和介质，方法包括白平衡自补偿过程和色差自补偿过程；白平衡自补偿过程和色差自补偿过程均是利用GAN卷积神经对抗网络自生成训练样本，实现白平衡和色差参数的自我学习优化，克服目前市面上研发环境较实际场景相对单一的问题；给定测试结果的目标参数，通过设备的自我学习自动优化参数能够大大节省研发的人力成本和时间成本，并且能实时跟踪调优结果，克服研发的成本以及时效问题；通过植入GAN自校准算法，用户只需要给出成像的个性需求，设备后端能够自动模拟来生成个性化参数并通过模式切换的方式实现，从而克服用户个性化需求得不到满足的问题。特别适用于监控摄像场景。场景。场景。

【技术实现步骤摘要】
一种图像白平衡和色差的自补偿方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，特别涉及一种多场景下图像的白平衡和色差的自补偿方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]随着通信技术的快速发展，视频传输的带宽快速提高，出现了非常多的2K、4K甚至是8K的实际应用。随着人们生活水平的提高，各种各样的图像采集设备已经广泛普及，人们对图像的要求不再仅仅局限于清晰度，而是对图像的还原能力以及特殊需求处理能力等提出了更高的要求。但是受制于绝大部分图像传感器的工艺水平、CMOS晶体管本身的物理特性、使用环境条件的变化，设备拍摄视频的色温和色差总是会不断变化甚至出现画面颜色异常等现象。但现阶段绝大部分的设备都是在部分条件下具备良好的成像能力，当环境变化后，成像效果往往不理想。
[0003]现有技术的缺点是：
[0004]1、成像设备使用环境影响非常大，比如光照强度、色温、温度、湿度等，当光照强度、色温、温度或湿度变化后，成像效果往往不理想。
[0005]2、成像设备的图像成像效果主观因素偏多，往往以人眼视觉做评价，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像白平衡和色差的自补偿方法，其特征在于：包括白平衡自补偿过程和色差自补偿过程：所述白平衡自补偿过程包括：S11、GAN自校准参数判别器加载测试目标值作为判断条件；S12、GAN自校准参数生成器基于现有样本自动生成三域白点判别边界值，并加载到配置文件中实时生效，所述三域白点判别边界值为XY域白点判别边界值、UV域白点判别边界值和YUV域白点判别边界值；S13、所述GAN自校准参数生成器获取当前拍摄的图像，并识别图像环境中的白点得到白点识别准确度，将白点识别准确度反馈到所述GAN自校准参数判别器中；S14、所述GAN自校准参数判别器将所述白点识别准确度与所述测试目标值进行比较，若所述白点识别准确度大于所述测试目标值，则判别通过，并输出配置参数文件；若所述白点识别准确度小于所述测试目标值，则判别不通过，生成测试差值及优化方向，并反馈给所述GAN自校准参数生成器；S15、所述GAN自校准参数生成器根据所述测试差值及优化方向重新生成三域白点判别边界值，并加载到配置文件中实时生效，回到S13；所述色差自补偿过程包括：S21、GAN自校准参数判别器加载色差测试要求作为判别条件；S22、GAN自校准参数生成器基于现有样本生成色彩参数矩阵并加载到配置文件中实时生效；S23、GAN自校准参数生成器对图像进行24色卡测试，通过色差计算得出色差测试结果并反馈到所述GAN自校准参数判别器中；S24、所述GAN自校准参数判别器根据所述判别条件对所述色差测试结果进行判别，若所述色差测试结果符合所述色差测试要求，则判别通过，导出配置文件；若所述色差测试结果不符合所述色差测试要求，则判别失败，将色彩效果反馈给所述GAN自校准参数生成器，并给现参数优化指导；S25、所述GAN自校准参数生成器根据所述色彩效果和所述参数优化指导重新生成色彩参数矩阵并加载到配置文件中实时生效，回到S23。2.根据权利要求1所述的一种图像白平衡和色差的自补偿方法，其特征在于：所述S14中，所述测试差值是指所述白点识别准确度与所述测试目标值的差值，所述优化方向是分析图片被误识别和漏识别的白点并指出这些白点在XY域、UV域和YUV域所处的位置，从而调整白点在三域的判断条件，最终找到合理...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐彬，向永春，
申请(专利权)人：福建星网智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：