贵州大学曹阳获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于卷积神经网络校正烘烤烟叶颜色失真图像的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：CN116503287B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310503421.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于卷积神经网络校正烘烤烟叶颜色失真图像的方法是由曹阳;饶承麟;刘典;郭泽华;张大斌设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络校正烘烤烟叶颜色失真图像的方法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校正烘烤烟叶颜色失真图像的方法，包括：获取烘烤烟叶颜色失真图像；将所述烟叶颜色失真图像输入到卷积神经网络颜色校正模型中，得到校正后的烘烤烟叶颜色图像。本发明通过将烟叶颜色失真图像输入到卷积神经网络颜色校正模型中进行校正，经申请人试验，采用本发明校正后的图像，能够很好的识别烟叶烘烤颜色，准确度达90%，可以作为烟叶烘烤判断的依据，有效解决了烟叶图像采集过程中产生的颜色失真问题。
本发明授权基于卷积神经网络校正烘烤烟叶颜色失真图像的方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络校正烘烤烟叶颜色失真图像的方法，其特征在于，包括： 获取烘烤烟叶颜色失真图像； 将所述烟叶颜色失真图像输入到卷积神经网络颜色校正模型中，得到校正后的烘烤烟叶颜色图像； 所述卷积神经网络颜色校正模型的构建方法如下： 获取烘烤烟叶颜色正常图像和颜色失真图像； 提取所述颜色正常图像和颜色失真图像的非零像素点的R、G、B均值，通过与同时刻温湿度信息进行多模态融合，建立图像颜色数据集； 将所述颜色失真图像的数据集作为输入，将所述颜色正常图像的数据集作为输出，对多层卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络颜色校正模型； 在提取R、G、B均值前，将所述烟叶颜色正常图像和颜色失真图像分割为叶茎图像和叶片图像；所述卷积神经网络颜色校正模型为三层，其中第一层对图像进行灰度化处理，第二层对图像进行灰度细节增强，第三层通过端到端的卷积神经网络对图像进行颜色还原，对三层的输出进行积分生成最后的校正图像。
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