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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利内镜图像偏色失真颜色实时补偿方法及装置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：CN114723633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210357313.7，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权内镜图像偏色失真颜色实时补偿方法及装置是由艾丹妮;郝鹏程;杨健;唐宋元设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本内镜图像偏色失真颜色实时补偿方法及装置在说明书摘要公布了：内镜图像偏色失真颜色实时补偿方法及装置，能够压缩GAN生成器且保证较大尺寸内窥镜图像的生成细节，在没有额外增加生成器结构的情况下提升了压缩模型生成图像的质量。该方法使用GANcompressionbasednetwork作为标准网络，其包括：1预训练一个添加了多尺度判别器的cycleGAN网络，得到教师生成器和判别器；2对教师生成器使用知识蒸馏和神经元结构搜索手段进行压缩，并继承多尺度判别器训练出学生生成器；3评估并筛选合适的压缩模型结构，得到最终的生成器模型。

本发明授权内镜图像偏色失真颜色实时补偿方法及装置在权利要求书中公布了：1.内镜图像偏色失真颜色实时补偿方法，其特征在于：该方法使用生成对抗压缩网络作为标准网络，其包括以下步骤：1预训练一个添加了多尺度判别器的循环一致性生成对抗网络，得到教师生成器和判别器；2对教师生成器使用知识蒸馏和神经元结构搜索手段进行压缩，并继承多尺度判别器训练出学生生成器；3评估并筛选合适的压缩模型结构，得到最终的生成器模型；所述步骤3中，为了使学生生成器Gs训练过程更稳定，同时使其学习到不同尺度的图像特征，使用基于判别器的特征匹配损失函数LFM；所述步骤1中，将输入的真实样本和假样本图片下采样两倍，然后把小尺度图片和原尺寸图片分别输入到结构相同的两个判别器D1和D2，分别从不同尺度判断图像的真伪，只有两个判别器的判断结果都是真的时候才认为该图像为真，如果两个判别器输出结果都为假或者一真一假则判定该张图像为假；所述步骤1中，D1感受野较小，引导生成器生成更精细的图像，D2从较大范围的感受野指导生成器生成全局一致的图像，此时生成对抗网络优化目标函数为公式1： 其中，LGAN是对抗损失，生成器G的训练目标是使LGAN尽可能小，判别器Di的优化目标是使LGAN尽可能大；所述步骤2中，在压缩的时候无论教师生成器生成结果如何，都选择它的图像作为正样本指导学生生成器的训练；对于给定的输入数据I，教师生成器GtI生成的数据表示为It，学生生成器GsI生成的数据为Is，此时的训练图像在结构、纹理细节上就是一一对应的；训练策略表示为： 其中，‖‖1为L1正则化；所述步骤2中，使用多尺度判别器，此时生成对抗网络目标优化函数结合公式1表示为： 学生网络的判别器和教师网络的判别器结构一样，在训练时使用教师网络的多尺度判别器的权重初始化学生判别器，且权重没有固定，而是随着压缩模型的训练不断调整；所述步骤2中，从教师生成器的中间层进行特征提取，和分别为教师模型、学生模型中第n个待蒸馏的中间层，N表示总层数，蒸馏损失表示为： 由于教师模型和学生模型对应层的输出通道数不同，在进行计算前需要一个特征映射函数Fn将学生模型中间层输出转化到和教师模型维度相同的空间中，该映射由一个1×1的可学习的卷积层构成；蒸馏过程为优化和Fn来最小化Ldistill；所述步骤2中，在训练学生模型时首先训练一个包含多种候选通道数的super-net，不同的通道数排列组合出结构不同的sub-nets，利用once-for-all结构sub-nets与super-net参数共享，sub-nets从super-net中获取对应层权重；学生网络输入输出层除外的第n层的通道表示为[Cn]，设定sub-nets[Cn]可选的通道数范围为[16,24,32,48,64]，每一层有5种通道数结构，整个候选网络池有5N个不同的子网络结构，在训练时从子网络池随机抽取一个样本，以确定的通道数进行前向传播计算，并依据公式6反向传播更新权重；在寻找最优网络时，使用进化算法进行子网络结构筛选L＝LGAN+λreconLrecon+λdistillLdistill+λFMLFM6其中，λrecon，λdistill，λFM都是超参数；所述步骤2中，使用弗雷歇起始距离FID和点积操作运算量MACs作为评价标准，每次从候选池中随机挑选两个样本评估FID和MACs，淘汰两个数值都高的，保留数值都更低的候选者作为父代，对其进行微调生成子代放入候选池，直至筛选完成。

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