基于改进U-Net网络的图像自动白平衡算法

摘要：

针对现有白平衡算法颜色校正不准确,色彩还原不真实问题,设计了一种基于改进U-Net网络的图像自动白平衡算法.该算法在普通U-Net网络的编码器和解码器之间加入一个稠密模块,利用卷积神经网络的编码运算规则,将色偏图像和真实图像作为输入输出训练对,实现对色偏图像的颜色校正.实验结果表明,该算法校正后的图像能保持良好的颜色恒常性和丰富的细节信息,具有较好的视觉效果.

关键词：卷积神经网络;U-Net网络;自动白平衡;颜色校正

所属期刊栏目：11

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目;南阳市科技攻关项目

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：244-247