【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种白平衡校正模型训练方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、因为在不同色温场景下，图像采集设备成像会出现颜色偏差，所以需要通过白平衡校正来去除这种色差。
2、相关技术中，需要在专用灯箱里设置6个色光灯源；分别开启这些色光灯源，在每一个色光灯源下采集图像；分别统计单一图像中白区的相关数据，利用这些相关数据计算出每一个灯源下的红通道补偿系数和蓝通道补偿系数，并绘制色温曲线；根据色温曲线，恢复出各图像白区的颜色，以及图像其余区域的颜色；这样单一色光下采集的图像和恢复的图像构成一个图像组，通过专业色彩评估工具，对每一组图像进行评估，评估校正效果，得到最终白平衡数据。
3、因此，图像采集设备的白平衡调试耗时较长且步骤繁琐，图像采集设备调试工作的效率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提出了一种白平衡校正方案。
2、根据本公开的一方面，提供了一种白平衡校正模型训练方法，包括：获取第一图像、第二图像，所述第一图像和所述第二图像为图像采集设备针对同一场景同步采集的图像，所述第一图像未经过白平衡校正，所述第二图像经过白平衡校正；将所述第一图像，输入至白平衡模型，得到第三图像；基于所述第一图像和所述第三图像得到第一白平衡评价指标，基于所述第一图像和所述第二图像得到第二白平衡评价指标；利用所述第一白平衡评价指标和第二白平衡评价指标确定所述白平衡模型的损失，并利用所述损失调整所述白平衡模型的参数；响应于满足预设要求，确定
3、在一种可能的实现方式中，所述损失至少包括下述一种：第一子损失、第二子损失、第三子损失，所述第一子损失，用于表征所述白平衡模型对图像进行白平衡校正前、后，图像结构的差异；所述第二子损失，用于表征图像分别经过常规白平衡校正和所述白平衡模型的白平衡校正之后，图像质量的差异；所述第三子损失，用于表征常规白平衡校正和所述白平衡模型的白平衡校正两者之间的白平衡效果差异。
4、在一种可能的实现方式中，所述第一白平衡评价指标包括：第一峰值信噪比、第一白区像素均值、第一结构相似度，所述第二白平衡评价指标包括：第二峰值信噪比、第二白区像素均值；所述利用所述第一白平衡评价指标和第二白平衡评价指标确定所述白平衡模型的损失，包括：基于所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定所述第一峰值信噪比、所述第二峰值信噪比、所述第一白区像素均值、所述第二白区像素均值、所述第一结构相似度；根据所述第一峰值信噪比与所述第二峰值信噪比的第一比值，和/或，所述第一白区像素均值与所述第二白区像素均值的第二比值，和/或，以及所述第一结构相似度，得到所述白平衡模型的损失。
5、在一种可能的实现方式中，所述场景中包含色卡，基于所述第二图像和所述第三图像，确定所述第一白区像素均值、所述第二白区像素均值，包括：确定所述第二图像以及所述第三图像中各自色卡最后一行构成的第一区域；根据各所述第一区域中各像素点的三个通道的像素值，确定所述第二图像和所述第三图像各自的白区像素均值，其中所述第二图像的白区像素均值包括所述第一白区像素均值，所述第三图像的白区像素均值包括所述第二白区像素均值。
6、在一种可能的实现方式中，所述确定所述第二图像以及所述第三图像中各自色卡最后一行构成的第一区域，包括：确定所述第二图像以及所述第三图像中各自色卡最后一行各第一方格的第三角点；根据各所述第三角点，确定各所述第一方格的内接圆圆心和内接圆半径；根据所述第一方格的内接圆圆心和内接圆半径，确定各所述第一区域。
7、在一种可能的实现方式中，所述确定所述第二图像及所述第三图像中各自色卡最后一行各第一方格的第三角点之前，还包括：确定所述第二图像以及所述第三图像中各自色卡的最后一行各方格的第一面积；将第一面积落入标准面积阈值范围的方格，确定为所述第一方格。
8、在一种可能的实现方式中，所述根据各所述第一区域中各像素点的三个通道的像素值，确定所述第二图像和所述第三图像各自的白区像素均值，包括：在单个所述第一区域中的单个第一像素的红通道像素值、绿通道像素值、蓝通道像素值三者之间的差异小于预设阈值的情况下，将所述单个第一像素确定为目标第一像素点；确定各所述目标第一像素点的三个通道的第一像素值均值；将所述第二图像的各所述第一像素值均值的均值，作为所述第一白区像素均值；将所述第三图像的各所述第一像素值均值的均值，作为所述第二白区像素均值。
9、在一种可能的实现方式中，所述获取第一图像、第二图像，包括：获取初始第一图像、初始第二图像；在所述初始第二图像上，确定多个第二角点，以及在所述初始第一图像上确定与所述多个第二角点对应的第一角点；根据各所述第一角点和各所述第二角点，确定单应矩阵和基础矩阵；将所述单应矩阵和所述基础矩阵中精确度高的矩阵，确定为目标矩阵；根据所述目标矩阵，将所述初始第一图像和所述初始第二图像相互对齐，得到所述第一图像和所述第二图像。
10、根据本公开的另一方面，提供了一种白平衡校正模型训练装置，该装置包括：
11、图像获取单元，用于获取第一图像、第二图像，所述第一图像和所述第二图像为图像采集设备针对同一场景同步采集的图像，所述第一图像未经过白平衡校正，所述第二图像经过白平衡校正；
12、第三图像确定单元，用于将所述第一图像，输入至白平衡模型，得到第三图像；
13、白平衡评价指标确定单元，用于基于所述第一图像和所述第三图像得到第一白平衡评价指标，基于所述第一图像和所述第二图像得到第二白平衡评价指标；
14、调参单元，用于利用所述第一白平衡评价指标和第二白平衡评价指标确定所述白平衡模型的损失，并利用所述损失调整所述白平衡模型的参数；
15、白平衡模型确定单元，用于响应于满足预设要求，确定所述白平衡模型训练完毕，得到训练后的白平衡模型；所述训练后的白平衡模型用于对图像采集设备采集的图像进行白平衡校正，得到校正后的图像。
16、在一种可能的实现方式中，所述损失至少包括下述一种：第一子损失、第二子损失、第三子损失，所述第一子损失，用于表征所述白平衡模型对图像进行白平衡校正前、后，图像结构的差异；所述第二子损失，用于表征图像分别经过常规白平衡校正和所述白平衡模型的白平衡校正之后，图像质量的差异；所述第三子损失，用于表征常规白平衡校正和所述白平衡模型的白平衡校正两者之间的白平衡效果差异。
17、在一种可能的实现方式中，所述第一白平衡评价指标包括：第一峰值信噪比、第一白区像素均值、第一结构相似度，所述第二白平衡评价指标包括：第二峰值信噪比、第二白区像素均值；
18、所述调参单元，包括：
19、图像指标确定单元，用于基于所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定所述第一峰值信噪比、所述第二峰值信噪比本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种白平衡校正模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失至少包括下述一种：第一子损失、第二子损失、第三子损失，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一白平衡评价指标包括：第一峰值信噪比、第一白区像素均值、第一结构相似度，所述第二白平衡评价指标包括：第二峰值信噪比、第二白区像素均值；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述场景中包含色卡，基于所述第二图像和所述第三图像，确定所述第一白区像素均值、所述第二白区像素均值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二图像以及所述第三图像中各自色卡最后一行构成的第一区域，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二图像及所述第三图像中各自色卡最后一行各第一方格的第三角点之前，还包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一区域中各像素点的三个通道的像素值，确定所述第二图像和所述第三图像各自的白区像素均值，包括：
8.根据权利要求
9.一种白平衡校正方法，其特征在于，包括：
10.一种白平衡校正模型训练装置，其特征在于，包括：
11.一种白平衡校正装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
13.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种白平衡校正模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失至少包括下述一种：第一子损失、第二子损失、第三子损失，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一白平衡评价指标包括：第一峰值信噪比、第一白区像素均值、第一结构相似度，所述第二白平衡评价指标包括：第二峰值信噪比、第二白区像素均值；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述场景中包含色卡，基于所述第二图像和所述第三图像，确定所述第一白区像素均值、所述第二白区像素均值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二图像以及所述第三图像中各自色卡最后一行构成的第一区域，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：摩尔线程智能科技北京有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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