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申请/专利权人：四川国创新视超高清视频科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于机器学习的区域曝光补偿方法及补偿系统，属于图像处理技术领域，利用语义特征对图像进行分割，得到多个具有明确语义的区域，这种区域化处理方式能够充分考虑图像内容的差异性，为后续的补偿策略提供精准的目标区域；再通过提取每个语义区域的亮度、对比度和颜色饱和度等图像特征，并输入预训练的补偿值计算模型进行前向传播计算，得到针对每个区域的个性化补偿值，能够自动学习并适应不同光照条件和拍摄对象的曝光补偿需求；最后基于计算得到的补偿值，对相应语义区域的亮度、对比度和颜色饱和度进行精细调整，使图像整体更加自然、和谐，本发明实现了对图像曝光的高效、精准补偿，显著提升了图像的视觉效果。
主权项：1.一种基于机器学习的区域曝光补偿方法，其特征在于，补偿方法包括以下步骤：S1：获取待补偿图像，并基于语义特征对所述待补偿图像进行分割，得到至少一个语义区域；S2：提取所述至少一个语义区域的区域图像特征，其中，所述区域图像特征包括亮度、对比度和颜色饱和度；S3：将每个语义区域提取的区域图像特征逐一输入预训练的补偿值计算模型进行前向传播计算，得到与每个语义区域对应的补偿值；S4：基于所述补偿值对相应的语义区域的亮度、对比度和颜色饱和度进行调整；S5：融合所有经过调整的语义区域，输出最终的已补偿图像。
全文数据：
权利要求：
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