公开(公告)号：CN114463221B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202210132479.9

申请日：2022-02-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 明安龙 ,  唐宇翔 ,  李春晓 ,  康学净

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 针对现有颜色恒常性技术面临的数据匮乏问题，本发明提供了一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法，通过光照不变描述理论生成光照设备无关图像；利用Von Kries模型及光照不变描述理论生成光照设备无关图像相应学习的自监督标签；利用深度卷积神经网络学习光照设备无关图像到相应标签的映射。该方法能够达到多设备域数据联合训练增强AWB的目的，从而有效提高AWB技术的泛化性和精度，减少人力物力的耗费。

公开(公告)号：CN116744125A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202311013749.5

申请日：2023-08-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 明安龙 ,  李春晓 ,  康学净 ,  马华东

IPC: H04N23/88 ,  G06T5/00 ,  G06T7/90 ,  G06N3/0464 ,  H04N9/73

Abstract: 本申请提供一种图像颜色数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取第一样本色偏图像、第一样本白平衡图像和初始神经网络模型；对初始神经网络模型进行训练，得到初始图像处理模型；对所述初始图像处理模型进行训练，得到目标图像处理模型；对待处理色偏图像进行反渲染处理；对伪裸数据特征进行白平衡处理，得到白平衡伪裸数据特征；对目标设备标签进行权重转换处理，得到目标设备权重；对白平衡伪裸数据特征进行设备转换处理，得到与目标设备对应的白平衡伪裸特征数据；对与目标设备对应的白平衡伪裸数据特征进行渲染处理，得到目标白平衡图像。本申请能改善多个设备上的图像白平衡校正效果。

公开(公告)号：CN118967531B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411230585.6

申请日：2024-09-03

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  汪书扬 ,  明安龙 ,  李春晓

IPC: G06T5/80 ,  G06T7/90

Abstract: 本申请实施例提供一种面向智能终端的视频颜色处理方法、设备、介质及产品。该方法包括：确定待处理视频中的目标帧、以及待处理视频中与目标帧具有时序关系的相邻帧；将目标帧和相邻帧输入至颜色校正模型中的ST模块进行时空特征提取处理，得到时空特征；将时空特征输入至颜色校正模型中的预测光照模块进行预测处理，得到预测光照值；根据预测光照值，对待处理视频中目标帧进行颜色校正处理，得到校正目标帧；根据校正目标帧，调整待处理视频、以及展示调整后的待处理视频。该方法用以达到提高对视频颜色的校正效果。

公开(公告)号：CN118967531A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411230585.6

申请日：2024-09-03

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  汪书扬 ,  明安龙 ,  李春晓

IPC: G06T5/80 ,  G06T7/90

Abstract: 本申请实施例提供一种面向智能终端的视频颜色处理方法、设备、介质及产品。该方法包括：确定待处理视频中的目标帧、以及待处理视频中与目标帧具有时序关系的相邻帧；将目标帧和相邻帧输入至颜色校正模型中的ST模块进行时空特征提取处理，得到时空特征；将时空特征输入至颜色校正模型中的预测光照模块进行预测处理，得到预测光照值；根据预测光照值，对待处理视频中目标帧进行颜色校正处理，得到校正目标帧；根据校正目标帧，调整待处理视频、以及展示调整后的待处理视频。该方法用以达到提高对视频颜色的校正效果。

公开(公告)号：CN116744125B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311013749.5

申请日：2023-08-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 明安龙 ,  李春晓 ,  康学净 ,  马华东

IPC: H04N23/88 ,  G06T5/00 ,  G06T7/90 ,  G06N3/0464 ,  H04N9/73

Abstract: 本申请提供一种图像颜色数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取第一样本色偏图像、第一样本白平衡图像和初始神经网络模型；对初始神经网络模型进行训练，得到初始图像处理模型；对所述初始图像处理模型进行训练，得到目标图像处理模型；对待处理色偏图像进行反渲染处理；对伪裸数据特征进行白平衡处理，得到白平衡伪裸数据特征；对目标设备标签进行权重转换处理，得到目标设备权重；对白平衡伪裸数据特征进行设备转换处理，得到与目标设备对应的白平衡伪裸特征数据；对与目标设备对应的白平衡伪裸数据特征进行渲染处理，得到目标白平衡图像。本申请能改善多个设备上的图像白平衡校正效果。

公开(公告)号：CN114463221A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210132479.9

申请日：2022-02-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 明安龙 ,  唐宇翔 ,  李春晓 ,  康学净

IPC: G06T5/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 针对现有颜色恒常性技术面临的数据匮乏问题，本发明提供了一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法，通过光照不变描述理论生成光照设备无关图像；利用Von Kries模型及光照不变描述理论生成光照设备无关图像相应学习的自监督标签；利用深度卷积神经网络学习光照设备无关图像到相应标签的映射。该方法能够达到多设备域数据联合训练增强AWB的目的，从而有效提高AWB技术的泛化性和精度，减少人力物力的耗费。