本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取待处理图像的色度的统计数据，其中，所述待处理图像为在未知光源下拍摄目标物体获得的图像；将所述统计数据输入训练后的估计模型，获得所述未知光源的色度估计值；根据所述色度估计值和参考光源的色度标准值调节所述待处理图像的白平衡。通过上述方法，可以提高白平衡的调节效果、同时提高白平衡的调节效率。
【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，尤其涉及一种图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、颜色恒常性是指环境光源发生变化时，对场景中物体表面颜色的感知仍保持不变的特性。当光照射在物体上后，物体吸收部分波长的光的同时、也将反射一部分波长的光，这部分反射光进行入人眼，形成视觉上的颜色。人类视觉系统具有颜色恒常性，可保证人类感知到的颜色仍是物体本来的颜色。而摄像机的图像传感器本身不具有颜色恒常性，这将导致拍摄图像中物体的颜色与物体本来的颜色之间存在色差。为了使摄像机具有颜色恒常性，需要使用白平衡技术。
2、所谓白平衡技术，就是指通过去除环境光的影响，还原物体真实颜色的技术。目前的白平衡技术通常采用基于学习的方法，即利用训练后的模型估计未知光源的颜色信息，根据估计出的颜色信息调节图像的白平衡。但现有方法泛化能力较差，当图像为纯色图像时，现有方法无法准确地估计出未知光源的颜色信息，从而导致白平衡调节效果较差。另外，基于学习的方法，通常计算量较大，白平衡调节效率较低。
技术实现思路
>1、本申请实施例提本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最大色度；
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括平均色度；
4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最亮色度；
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最暗色度；
6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述估计模型包括N个全连接层，2≤N≤5，每一层的神经元数量为m个，8≤m≤50。
7.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最大色度；
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括平均色度；
4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最亮色度；
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最暗色度；
6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述估计模型包括n个全连接层，2≤n≤5，每一层的神经元数量为m个，8≤m≤50。
【专利技术属性】
技术研发人员：魏敏晨，岳书威，
申请(专利权)人：香港理工大学，
类型：发明
国别省市：
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