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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正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：CN114463221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210132479.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法是由明安龙;唐宇翔;李春晓;康学净设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法在说明书摘要公布了：针对现有颜色恒常性技术面临的数据匮乏问题，本发明提供了一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法，通过光照不变描述理论生成光照设备无关图像；利用VonKries模型及光照不变描述理论生成光照设备无关图像相应学习的自监督标签；利用深度卷积神经网络学习光照设备无关图像到相应标签的映射。该方法能够达到多设备域数据联合训练增强AWB的目的，从而有效提高AWB技术的泛化性和精度，减少人力物力的耗费。

本发明授权一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多设备域AWB增强的自监督颜色校正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1输入图像；S2计算光照不变图像；S3获取输入图像对应的光照标签；S4将光照标签映射为光照不变图像对应的正确形式；S5将光照不变图像输入神经网络模型，对相应标签进行预测；S6计算步骤S4得到的标签和步骤S5得到的标签之间的误差；S7重复步骤S1-S6，利用误差计算损失，完成神经网络模型的训练；S8由待颜色校正的图像计算得到其光照不变图像，将光照不变图像输入至训练好的神经网络模型中，得出其相应的标签，并通过VonKries模型对光照不变图像进行纠正，由此得到白平衡图像；所述步骤S1中输入图像为由手机或相机拍摄得到的原始RAW图像，表示为： 其中，L表示光照，E表示场景中的物体反射率，C表示相机镜头敏感系数；所述步骤S2中光照不变图像通过以下方法获得：基于VonKries对角模型，引入光照不变描述，获取具有光照不变性的图像： 其中，H·是线性函数；所述步骤S3具体通过以下方式获取光照标签：在输入图像中显示放置18%灰色面或带有灰色面的颜色板，通过该颜色板获取光照标签；所述步骤S4中根据将光照标签映射为对应光照不变图像的标签： 其中，H·是线性函数。

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