基于深度学习的图像色彩一致性算法设计

作     者：陈芳 CHEN Fang

作者机构：苏州信息职业技术学院计算机科学与技术系江苏苏州215000 

基　　金：江苏省高等职业教育高水平专业群基金资助项目(2020-74) 

出 版 物：《自动化仪表》 (Process Automation Instrumentation)

年 卷 期：2023年第44卷第9期

页      码：61-64,70页

摘      要：为了提高色彩一致性算法的精度和速度,提出1种基于卷积神经网络(CNN)的图像色彩一致性算法。所使用的CNN由2个卷积层、1个池化层和2个全连接层组成,以图像块为输入,而非之前常用的手工特征。此外,不同于之前的CNN算法,所提算法在局部区域进行,能够结合特征学习和回归形成一个端到端的优化过程。试验结果表明,所提算法在标准的原始RAW图像数据集上表现良好,且优于对比的基于假设和基于统计学习的算法。所提算法为使用CNN解决多光源问题提供了思路。

主 题 词：卷积神经网络 特征学习 回归 端到端 色彩一致性 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2022040045

馆 藏 号：203123977...