(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211243899.0 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 杭州魔点科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市余杭区五常街 道三维智汇中心3幢A单 元7层 (72)发明人 邹健飞　冯上栋　肖传宝　 (74)专利代理 机构 杭州创智卓英知识产权代理 事务所(普通 合伙) 33324 专利代理师 彭菊凤 (51)Int.Cl. H04N 1/60(2006.01) H04N 9/67(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 色彩校正矩阵的生成方法、 系统、 电子装置 和存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种色彩校正矩阵的生成方法、 系统、 电子装置和存储介质， 通过训练判别器， 直 至判别器能正确识别第一色卡图像和第二色卡 图像， 将随机噪声和第一分类标签输入到生成 器， 生成器按第一分类标签输出多个 色彩校正矩 阵， 通过多个 色彩校正矩阵对第一色卡图像进行 校正， 将校正后的第一色卡图像、 第二色卡图像 和分类标签输入到判别器中进行判别， 判别器将 误差反向传播到生成器， 更新生成器的参数， 不 断进行判别器和生成器的对抗过程， 直至判别器 无法判别校正后的第一色卡图像和第二色卡图 像， 此时生成器输出的多个色彩校正矩阵即为多 个目标色彩校正矩阵， 解决了相关技术中无法同 时获取多个色温下相对应的C CM的问题。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115314604 A 2022.11.08 CN 115314604 A 1.一种色彩校正矩阵的生成方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取多个色温环境下未经过色彩校正的第 一色卡图像、 目标色温环境下经过色彩校正 的第二色卡图像， 以及根据不同色温环境得到的色卡图像的分类标签， 所述分类标签包括 所述第一色卡图像对应的第一分类标签和所述第二色卡图像对应的第二分类标签； 根据所述第一色卡图像、 所述第二色卡图像和所述分类标签训练条件生成对抗网络， 获得训练好的条件生成对抗网络， 其中， 所述条件生成对抗网络包括生成器和判别器， 训练 过程包括： 根据所述第一色卡图像、 所述第二色卡图像和所述分类标签训练判别器， 直至所述判 别器能正确识别所述第一色卡图像和所述第二色卡图像； 将随机噪声和所述第 一分类标签输入到生成器， 所述生成器按所述第 一分类标签输出 多个色彩校正矩阵， 并通过多个所述色彩校正矩阵对所述第一色卡图像进行校正， 获得校 正后的第一色卡图像； 所述校正后的第 一色卡图像、 所述第 二色卡图像和所述分类标签输入到所述判别器中 进行判别， 所述判别器将误差反向传播到所述生成器， 更新所述生成器的参数， 不断进行所 述判别器和所述生成器的对抗过程， 直至所述判别器无法判别校正后的第一色卡图像和 第 二色卡图像， 则所述 生成器输出的多个色彩校正矩阵为多个目标色彩校正矩阵。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获得训练好的条件生成对抗网络之 后， 所述方法还 包括： 将随机噪声和所述第 一分类标签输入到所述训练好的条件生成对抗网络， 所述训练好 的条件生成对抗网络按所述第一分类标签输出多个目标色彩校正矩阵。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述校正后的第一色卡图像、 所述第二色 卡图像和所述分类标签输入到所述判别器中进行判别包括： 将所述校正后的第一色卡图像的真实值设定为预设值后， 所述校正后的第一色卡图 像、 所述第二色卡图像和所述分类标签输入到所述判别器中进行判别。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 训练判别器之前， 所述方法还 包括： 由神经网络搭建判别器的结构模型， 使判别器学习如何将所述第 一色卡图像和所述第 二色卡图像区分开， 其中， 所述判别器的损失函数为： 表示判别器的损失函数， 表示第二色卡图像， 表示第二分类标签， 表示第二色卡图像的概率分布， 表示随机噪声， 表示随机噪声的分布， E表 示期望， 表示第一分类标签， 表示同时将随机噪声z和第一分类标签 输入到生 成器G， 表示第一色卡图像， 表示校正后的第一色卡图像， 表 示将校正后的第一色卡图像输入到判别器D里。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 训练生成器之前， 所述方法还 包括： 由神经网络搭建生成器的结构模型， 使生成器将随机噪声转化为色彩校正矩阵， 所述 色彩校正矩阵能映射所述第一色卡图像到所述第二色卡图像， 其中， 所述生成器的损失函 数为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115314604 A 2其中， 表示随机噪声， 表示随机噪声的分布， E表示期望， 表示第一分类标签， 表示同时将随机噪声z和第一分类标签 输入到生成器G， 表示第一色卡图像， 表示校正后的第一色卡图像， 表示将校正后的第一色卡图像 输入到判别器D里。 6.一种色彩校正矩阵的生成系统， 其特 征在于， 所述系统包括获取模块和训练模块， 所述获取模块， 用于获取多个色温环境下未经过色彩校正的第一色卡图像、 目标色温 环境下经过色彩校正的第二色卡图像， 以及根据不同色温环境得到的色卡图像的分类标 签， 所述分类标签包括所述第一色卡图像对应的第一分类标签和所述第二色卡图像对应的 第二分类标签； 所述训练模块， 用于根据所述第一色卡图像、 所述第二色卡图像和所述分类标签训练 条件生成对抗网络， 获得训练好的条件生成对抗网络， 其中， 所述条件生成对抗网络包括生 成器和判别器， 训练过程包括： 根据所述第一色卡图像、 所述第二色卡图像和所述分类标签训练判别器， 直至所述判 别器能正确识别所述第一色卡图像和所述第二色卡图像； 将随机噪声和所述第 一分类标签输入到生成器， 所述生成器按所述第 一分类标签输出 多个色彩校正矩阵， 并通过多个所述色彩校正矩阵对所述第一色卡图像进行校正， 获得校 正后的第一色卡图像； 所述校正后的第 一色卡图像、 所述第 二色卡图像和所述分类标签输入到所述判别器中 进行判别， 所述判别器将误差反向传播到所述生成器， 更新所述生成器的参数， 不断进行所 述判别器和所述生成器的对抗过程， 直至所述判别器无法判别校正后的第一色卡图像和 第 二色卡图像， 则所述 生成器输出的多个色彩校正矩阵为多个目标色彩校正矩阵。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述获得训练好的条件生成对抗网络之 后， 将随机噪声和所述第一分类标签输入到所述训练好的条件生成对抗网络， 所述训练好 的条件生成对抗网络按所述第一分类标签输出多个目标色彩校正矩阵。 8.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述校正后的第一色卡图像、 所述第二色 卡图像和所述分类标签输入到所述判别器中进行判别包括： 将所述校正后的第一色卡图像的真实值设定为预设值后， 所述校正后的第一色卡图 像、 所述第二色卡图像和所述分类标签输入到所述判别器中进行判别。 9.一种电子装置， 包括存储器和处理器， 其特征在于， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至5中任一项 所述的色彩校 正矩阵的生成方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有计算机程序， 其中， 所述计算机 程序被设置为 运行时执 行权利要求1至 5中任一项所述的色彩校正矩阵的生成方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115314604 A 3