武汉大学张霞获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于卷积神经网络的序列图像颜色恒常性的计算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：CN119169107B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411202720.6，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权基于卷积神经网络的序列图像颜色恒常性的计算方法是由张霞;张金友设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络的序列图像颜色恒常性的计算方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于卷积神经网络的序列图像颜色恒常性的计算方法，方法包括：利用预设的复合模型读取原始图像序列，对原始图像序列进行图像校正和裁剪后得到满足预设图像标准条件的待处理图像序列；对待处理图像序列的关键帧图像进行预设的变换处理得到模拟图像序列，利用两个预设的卷积神经网络分别从原始图像序列提取第一图像特征序列和从模拟图像序列中提取第二图像特征序列；利用门控循环单元GRU分别对第一图像特征序列和第二图像特征序列处理输出第一张量和第二张量，基于第一张量和第二张量的拼接张量生成对应于RGB颜色空间的三通道，以根据三通道特征生成用于校正图像颜色的光源信息。
本发明授权基于卷积神经网络的序列图像颜色恒常性的计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的序列图像颜色恒常性的计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用预设的复合模型读取原始图像序列，并对所述原始图像序列进行图像校正和裁剪后得到满足预设图像标准条件的待处理图像序列，其中，所述预设的复合模型包括两个预设的卷积神经网络和两个预设的循环神经网络，所述两个预设的卷积神经网络均为由RFCM模块构建的SqueezeNet网络，所述两个预设的循环神经网络均为门控循环单元GRU； 对所述待处理图像序列的关键帧图像进行预设的变换处理得到模拟图像序列，利用所述两个预设的卷积神经网络分别从所述原始图像序列提取第一图像特征序列和从所述模拟图像序列中提取第二图像特征序列； 利用所述门控循环单元GRU分别对所述第一图像特征序列和所述第二图像特征序列处理输出第一张量和第二张量，并基于所述第一张量和所述第二张量的拼接张量生成对应于RGB颜色空间的三通道，以根据所述三通道特征生成用于校正图像颜色的光源信息。
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