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申请/专利权人：杜比实验室特许公司

摘要：可以由包括前向路径和后向路径的端到端图像映射流水线接收源颜色等级和目标颜色等级。可以应用前向路径中的前向神经网络来从源颜色等级生成与目标颜色等级相对应的经前向整形的颜色等级。可以应用后向路径中的后向神经网络来从经前向整形的颜色等级生成与源颜色等级相对应的经后向整形的颜色等级。可以为前向路径和后向路径指定总神经网络成本函数，以生成可以用作用于确定前向神经网络和后向神经网络的操作参数的基础的成本。

主权项：1.一种计算机实施的方法，包括：接收源颜色等级的源图像和目标颜色等级的目标图像作为包括前向路径和后向路径的端到端图像映射流水线的输入；将所述前向路径划分为由多个前向神经网络集合表示的多个子网，其中，所述前向路径中的所述多个子网中的每个子网由所述多个前向神经网络集合中的对应的前向神经网络集合来表示；将所述后向路径划分为由多个后向神经网络集合表示的多个子网，其中，所述后向路径中的所述多个子网中的每个子网由所述多个后向神经网络集合中的对应的后向神经网络集合来表示，其中，所述前向路径和所述后向路径级联在一起；应用所述前向路径中的所述多个前向神经网络集合来对所述源颜色等级的所述源图像进行前向整形，以生成所述目标颜色等级的经前向整形的图像；应用所述后向路径中的所述多个后向神经网络集合来对所述目标颜色等级的所述经前向整形的图像进行后向整形，以生成所述源颜色等级的经后向整形的图像；计算为所述前向路径和所述后向路径两者指定的联合神经网络成本函数，其中，所述联合神经网络成本函数包括计算所述经前向整形的图像与所述目标图像之间的第一差异的前向成本部分，其中，所述联合神经网络成本函数进一步包括计算所述经后向整形的图像与所述源图像之间的第二差异的后向成本部分；以及使用所述联合神经网络成本函数通过反向传播来确定所述多个前向神经网络集合和所述多个后向神经网络集合的操作参数，其中，所述多个前向神经网络集合将所述源颜色等级的所述源图像转换为多个质量连续降低的目标颜色等级的一系列连续的经前向整形的图像，其中，所述多个后向神经网络集合将所述前向路径中的所述一系列连续的经前向整形的图像中最后生成的经前向整形的图像转换为所述多个质量连续降低的目标颜色等级的多个经后向整形的图像，并且其中，所述前向路径中的所述一系列连续的经前向整形的图像中最后生成的所述经前向整形的图像和所述多个经后向整形的图像用于所述联合神经成本函数。

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百度查询： 杜比实验室特许公司 图像处理中的联合前向和后向神经网络优化