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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本申请涉及一种图像的光照校正方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待校正图像，将待校正图像输入到训练完备的预测模型中进行在颜色空间下的色度信息预测，得到色度信息；将色度信息输入到训练完备的校正模型中进行图像的光照校正，得到目标图像。通过本申请，解决了相关技术中在颜色变换过程中存在颜色信息丢失，导致校正准确率不高的问题，利用训练完备的预测模型能够在颜色空间下的色度信息预测的特性来避免颜色信息丢失的发生，再结合训练完备的校正模型，来保障光照校正的准确率。
主权项：1.一种图像的光照校正方法，其特征在于，包括：获取待校正图像，将所述待校正图像输入到训练完备的预测模型中进行在颜色空间下的色度信息预测，得到色度信息；其中，所述预测模型的训练过程为：从标准数据集中提取出在颜色空间下的训练集；基于所述训练集，获取支持向量回归的惩罚因子和核参数的目标组合；根据所述目标组合和所述训练集，对所述预测模型的训练，得到训练完备的所述预测模型；将所述色度信息输入到训练完备的校正模型中进行图像的光照校正，得到目标图像；其中，基于所述训练集，获取支持向量回归的惩罚因子和核参数的目标组合，包括：基于所述训练集，初始化海马算法参数；采用混沌映射策略，生成海马群体的初始种群和所述初始种群的初始位置；确定所述初始种群中每个海马个体的第一适应度值；基于所述第一适应度值确定精英个体和对应的第一位置；在运动阶段，基于动态切换概率策略，更新所述第一位置，得到第二位置；在捕食阶段，更新所述第二位置，得到第三位置；处理修正所述海马算法参数中的边界变量，确定所有所述海马个体的第二适应度值；排序所述第二适应度值，得到排序结果；在繁殖阶段，基于所述排序结果，将所述初始种群划分为雌性种群和雄性种群；根据所述雌性种群和所述雄性种群，生成子代个体；确定所有所述子代个体的第二适应度值；从所述子代个体、所述雌性种群以及所述雄性种群中筛选出符合适应度值要求的二代种群；根据所述二代种群和所述海马算法参数中的最大迭代次数进行迭代，直到满足终止条件，得到支持向量回归的惩罚因子和核参数的目标组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 图像的光照校正方法、装置、计算机设备和存储介质
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