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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种图像驱动的可视化和谐配色生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113947640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111185086.6，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权一种图像驱动的可视化和谐配色生成方法是由陶明沺;李晨辉设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像驱动的可视化和谐配色生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种图像驱动的可视化和谐配色生成方法，其特点是采用图片驱动的方式自动化地为可视化进行配色，具体包括：选择一幅图像作为配色方案参考的输入，对输入图像进行显著性检测，获得不同感知层次的特征图；对原始图像进行裁剪，获得包括不同图像区域范围的子图，并对子图进行超像素分割作为预处理；利用深度神经网络对超像素分割结果进行计算，提取出候选颜色；利用计算的视觉重要性为候选颜色赋予权重，并考虑可视化的上下文，生成最终的配色方案为数据进行颜色编码。本发明与现有技术相比具有运用图片驱动的方式自动化地为可视化进行配色工作，生成和谐美观的配色方案，并在实际应用中支持不同的可视化上下文环境。

本发明授权一种图像驱动的可视化和谐配色生成方法在权利要求书中公布了：1.一种图像驱动的可视化和谐配色生成方法，其特征在于采用图片驱动的方式自动化地为可视化进行配色，和谐配色的生成具体包括以下步骤：步骤1：输入原始图像，作为最终生成配色的参考，分辨率为w*h，其中：w表示图像每行所包含的像素数量；h为图像每列所含像素数量；步骤2：使用显著性检测模型对原始图像，进行显著性检测，生成视觉显著性特征图ISa；步骤3：使用下述a式对显著性特征图ISa中每个像素的灰度值做线性变换：Grayp＝Grayp+0.52a；其中：Grayp的取值范围为[0，1]；由下述b式对变换后的显著性特征图ISa进行阈值θ分隔，得到二值化的分割图像Bp： 其中：阈值θ＝0.1，0.3，0.5，0.8；截取分割图像Bp中白色区域的最小包围盒，从而得到不同视觉显著性等级的关注区域；步骤4：根据步骤3中得到的不同显著性等级的关注区域，将原始图像，由下述c式分割成N个子区域：p＝{p0，...，pN}c；其中：p0为原始图像I；步骤5：使用超像素分割模型对所有子区域按上述c式进行超像素分割，得到由下述d式表示的分割结果Sp： 其中：表示pi的超像素分割结果；包含了Mi个分割区域；步骤6：选取步骤5中分割结果的每个分割区域的代表颜色为整个区域重新着色，设Sk为第分割结果中的第k个超像素区域，由下述e式计算每个像素的颜色值ck： 由ck的平均值和中值按下述f式计算像素点的颜色ci，j： 其中：参数α1和α2的取值由下述g式计算： 其中：σ为协方差计算，其余参数为常数：γ1＝20，γ2＝40，λ＝1.2；步骤7：将步骤6中进行了颜色处理后的分割图像分别输入到颜色编码网络，从每张图像中提取6个颜色，结合所有图像的提取结果，生成候选颜色集合；步骤8：由下述h式计算侯选颜色间的对比度 其中：Lumi代表颜色的亮度；步骤9：将对比度的颜色剔除，然后执行中值聚类，以颜色间的对比度作为距离，将其分成k个类别，利用步骤2的视觉显著性特征图ISa，计算每个候选颜色的显著性权重ω，使用加权随机抽样从每个聚类簇中选择一种样本颜色，并将它们组合得到最终的配色方案；所述步骤7的颜色编码网络使用卷积层从图像中提取特征颜色，卷积层的训练具体包括下述步骤：步骤a：使用4×4大小的卷积核，步长为2，边界填充为0，以及LeakyReLU作为激活函数，所述卷积层后接自适应平均池化层，将不同分辨率的输入图像调整为1×1的多通道表示，然后，将最后一个卷积层的输出连接到3个全连接层，并将特征转换为1×1×18编码，对应6个颜色的CIE-LAB值；步骤b：爬取专业设计网站的精美图片以及配色方案的成对数据集合为用于训练和测试的数据集，并对训练数据集应用了数据增强进行了扩充；步骤c：使用下述i式作为评价预测效果的损失函数，对编码网络进行训练：损失函数lP＝lmseP，G+ωlmseP，Ii；其中：P为预测的结果；G为真实标签；I为原始图片的颜色范围；lmse表示MSELoss；lmseP，G计算预测结果与真实标签间的差异；lmseP，I用于惩罚生成的超出原始图片中所包含颜色范围的结果；参数ω用于平衡两项的权重。

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