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龙图腾网获悉广州卓腾科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的人像LAB色彩矫正方法、装置、介质及设备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：CN114612335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210270778.9，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权基于卷积神经网络的人像LAB色彩矫正方法、装置、介质及设备是由李博;曹婉玉设计研发完成，并于2022-03-18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人像LAB色彩矫正方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的人像LAB色彩矫正方法，包括：构建人脸解析网络，所述人脸解析网络采用双边分割网络BiseNet，其上下文路径构件的各个金字塔采样层中加入通道融合下采样结构；采用训练样本集对所述人脸解析网络进行训练，得到人脸解析模型；通过所述人脸解析模型对人脸图像进行人脸解析，得到脸部细分部位及部位标识信息；对预选的脸部细分部位进行LAB色偏检测，得到各个预选的脸部细分部位的LAB色偏；根据所述LAB色偏获取色偏部位，对所述色偏部位进行矫正；按照部位标识信息合并各个脸部细分部位，得到矫正后的人脸图像。本发明解决了现有技术对证件照进行人脸部位切割时存在的精度、色彩矫正问题以及证件照拍摄质量不高的问题。

本发明授权基于卷积神经网络的人像LAB色彩矫正方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的人像LAB色彩矫正方法，其特征在于，包括： 构建人脸解析网络，所述人脸解析网络采用双边分割网络BiseNet，所述双边分割网络BiseNet包括上下文路径构件，所述上下文路径构件的各个金字塔采样层中加入通道融合下采样结构；其中，在所述通道融合下采样结构中，每一金字塔采样层在得到输入特征图后，通过n倍下采样模块对输入特征图进行下采样得到第一特征图，以及通过卷积结构对输入特征图进行特征提取得到第二特征图，将所述第一特征图和第二特征图进行合并，得到卷积特征图；所述卷积结构采用尺寸为、步长为的卷积核进行卷积，n表示下采样倍数； 获取预设的训练样本集，所述训练样本集包括标注有脸部细分部位的证件照图像，所述脸部细分部位至少包括脖子、脖子以下裸露皮肤；采用所述训练样本集对所述人脸解析网络进行训练，得到人脸解析模型； 获取待矫正的人脸图像，通过训练好的所述人脸解析模型对所述人脸图像进行人脸解析，得到所述人脸图像的脸部细分部位及部位标识信息； 对预选的脸部细分部位进行LAB色偏检测，得到各个预选的脸部细分部位的LAB色偏；其中，所述的对预选的脸部细分部位进行LAB色偏检测，得到各个预选的脸部细分部位的LAB色偏包括：将所述人脸图像从RGB色彩空间转换为LAB色彩空间；遍历每一个预选的脸部细分部位，提取LAB色彩空间中的A通道和B通道的像素灰度值；利用等效圆来计算每一个脸部细分部位的LAB色偏，计算公式为：，其中K表示色偏因子，K值越大色偏越严重； 根据所述LAB色偏获取色偏部位，对所述色偏部位进行矫正；所述矫正包括：对于每一色偏部位，计算所述色偏部位内的所有像素的平均LAB灰度值；将人脸肤色的合规均值减去所述平均LAB灰度值，得到所述色偏部位的补偿均值；其中，所述合规均值为70.5,13.5,12.0；遍历所述色偏部位中的每一个像素，将所述像素的LAB灰度值与所述补偿均值进行相加，得到所述像素的矫正灰度值； 在矫正后，按照部位标识信息合并各个脸部细分部位，得到矫正后的人脸图像。

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