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申请/专利权人：深圳市百微特生物技术有限公司
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体为一种训练深度神经网络的尿液试纸数据生成方法，该训练深度神经网络的尿液试纸数据生成方法的具体步骤如下：步骤1背景图片准备；步骤2试纸参考图少量标注；步骤3背景替换；步骤4色块颜色随机化；步骤5基于白平衡的色调与光照随机化。对试纸照片的背景、试纸主体及色块分别进行了增强，模拟生成了大量符合实际情况的试纸图像数据。这些合成数据可用于训练深度学习模型，显著提高模型的检测精度和鲁棒性，有效解决了现有技术中的数据不足问题。
主权项：1.一种训练深度神经网络的尿液试纸数据生成方法，其特征在于，该训练深度神经网络的尿液试纸数据生成方法的具体步骤如下：步骤1背景图片准备：为了生成逼真且多样化的尿液试纸图像数据，首先需要准备丰富的背景图片库，这些背景图片涵盖试纸在不同环境下出现的各种场景，包括居家和医院环境；步骤2试纸参考图少量标注：在准备了背景图片之后，接下来需要对少量的尿液试纸图像进行标注，这些标注图像将作为参考，用于后续的背景替换和色块随机化过程；步骤3背景替换：在完成试纸参考图的标注后，进入背景替换步骤，通过图像处理技术，将试纸图像中的原始背景替换为准备好的背景图片库中的各种背景；背景替换的具体操作包括以下流程：首先，使用图像分割技术将试纸图像与其原始背景分离，然后将分离出的试纸图像叠加到新的背景图像上，在背景替换过程中，还需考虑光照和阴影效果，以确保生成的图像在视觉上具有一致性和真实性；步骤4色块颜色随机化：尿液试纸的色块在使用前后会发生明显的颜色变化，初始状态为白色或淡黄色，使用后则变为其他鲜艳的颜色，基于色块位置的标注信息，使用颜色变换处理对色块颜色进行随机化处理；步骤5基于白平衡的色调与光照随机化：基于白平衡调整，模拟不同光源条件下图像的色调变化，还需对图像的整体光照进行随机化处理，通过这些处理，生成的图像不仅在色调上更加多样化，而且在光照效果上更加接近实际使用场景。
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