技术特征：
1.一种基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取利用预构建的摄像头，每隔预设时间段对目标显示屏进行拍摄，得到的监控图像，及同时获取所述目标显示屏实时显示的图像，得到显示图像；对所述监控图像进行角度拉正处理，得到拉正图像，并截取所述拉正图像中的所述目标显示屏的区域，得到矫正图像；利用预训练的色彩协调性评估模型，对所述矫正图像进行色彩协调性评估，并根据评估结果，对所述矫正图像进行协调性等级区域划分及编号处理，并识别各个协调性等级区域的位置坐标范围；根据所述显示图像对所述矫正图像进行基于多色光线的同步色彩修复，得到所述矫正图像中各个协调性等级区域对应的色彩修复参数；将各个所述协调性等级区域对应的编号、所述位置坐标范围及所述色彩修复参数进行对应关系记录，得到色彩修复参数表，并根据所述色彩修复参数表，对在所述预设时间段内所述目标显示屏显示的图像进行色域控制。2.如权利要求1所述的基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述根据所述显示图像对所述矫正图像进行基于多色光线的同步色彩修复，得到所述矫正图像中各个协调性等级区域对应的色彩修复参数，包括：选取所述矫正图像中的每一个协调性等级区域对应的矫正图块，并查询所述矫正图块中含有的失真光线颜色集合，及所述显示图像中对应所述矫正图块区域的真实光线颜色集合；根据预设的颜色增强策略及所述真实光线颜色集合，对所述失真光线颜色集合中的各个颜色进行基于色域及亮度的自适应调整，得到调整图块，并利用所述色彩协调性评估模型，对所述调整图块进行协调性评估，得到所述调整图块的评估分数；当所述调整图块的评估分数大于预设的合格分数时，将所述调整图块作为修复图块；将所述修复图块中各个颜色的色域及所述真实光线颜色集合中各个颜色的色域进行对比，得到色域位移集合，并提取所述修复图块与所述显示图像中对应所述矫正图块区域的亮度差；将所述亮度差及所述色域位移集合作为所述目标协调性等级区域的色彩修复参数。3.如权利要求1所述的基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述利用预训练的色彩协调性评估模型，对所述矫正图像进行色彩协调性评估，包括：根据预构建的色彩体系，对所述矫正图像进行色彩量化，得到量化图像；利用预训练的色彩协调性评估模型对所述量化图像进行特征提取，得到特征序列集合；对所述特征序列集合进行基于色调、饱和度及亮度的色彩协调性识别，得到协调性识别分数；根据预设的区间划分标准及所述协调性识别分数，将所述矫正图像进行协调性等级划分，得到所述评估结果。4.如权利要求1所述的基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述利用预训练的色彩协调性评估模型，对所述矫正图像进行色彩协调性评估之前，所述方法还包括：对预构建的样本图片集合进行基于色调、饱和度及亮度的加权评估计算，得到加权评
估分数，并根据所述加权评估分数，对所述样本图片集中各个样本图片进行分数标注，得到标注图片集；根据预设的分配策略，将所述标注图片集分配为测试集及训练集；依次从所述训练集中提取一个训练样本，并利用预构建的色彩协调性评估模型对所述训练样本进行正向传播计算，得到模型预测分数；利用交叉熵损失函数计算所述训练样本中标注的分数与所述模型预测分数之间的损失值，并最小化所述损失值，得到所述损失值最小时的模型参数；利用所述模型参数对所述色彩协调性评估模型进行网络逆向更新，得到更新色彩协调性评估模型；判断所述训练集中的训练样本是否全部参与训练；当所述训练集中的训练样本未全部参与训练时，返回上述依次从所述训练集中提取一个训练样本，并利用预构建的色彩协调性评估模型对所述训练样本进行正向传播计算，得到模型预测分数的步骤，对所述更新色彩协调性评估模型进行迭代更新；当所述训练集中的训练样本全部参与训练时，利用所述测试集对所述更新色彩协调性评估模型进行准确性测试，得到测试准确率；判断所述测试准确率是否小于预设的合格阈值；当所述测试准确率小于所述合格阈值时，返回上述根据预设的分配策略，将所述标注图片集分配为测试集及训练集的步骤，对所述更新色彩协调性评估模型进行迭代更新；当所述测试准确率大于或等于所述合格阈值时，将最后更新的所述更新色彩协调性评估模型作为训练完成的色彩协调性评估模型。5.如权利要求1所述的基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述根据所述色彩修复参数表，对在所述预设时间段内所述目标显示屏显示的图像进行色域控制，包括：根据所述色彩修复参数表中的编号，配置多线程；获取所述预设时间段内所述目标显示屏显示的图像，作为待增强图像；利用线程控制器，根据所述色彩修复参数表，查询每个线程负责的所述待增强图像的位置坐标范围，及所述位置坐标范围对应的色彩修复参数；查询所述待增强图像中的处于所述位置坐标范围内的待增强色域集合，并根据所述色彩修复参数，对所述待增强色域集合中各个待增强色域的色域进行位移，及对亮度差进行调节。6.如权利要求1所述的基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述对所述监控图像进行角度拉正处理，得到拉正图像，包括：获取所述摄像头对所述目标显示屏的拍摄角度向量，计算所述拍摄角度向量及预设的目标拉正角度向量的线性变化参数；根据所述线性变化参数，对所述监控图像进行矩阵转置，得到拉正图像。7.如权利要求1所述的基于多色光线的色域控制方法，其特征在于，所述截取所述拉正图像中的所述目标显示屏的区域，得到矫正图像，包括：利用预构建的显示屏识别网络，对所述拉正图像进行图像特征识别，并对图像特征识别结果进行基于对象突变及色彩突变的分界线识别，得到分界线集合；获取所述分界线集合中的各个分界线合围区域，并对所述各个分界线合围区域进行显
示屏二分类判断，将识别分数最高的分界线合围区域作为所述拉正图像中的目标显示区域；利用softmax激活函数对所述目标显示区域进行标签框构建操作，并利用图像处理工具，根据所述标签框进行图像截取，得到矫正图像。8.一种基于多色光线的色域控制装置，其特征在于，所述装置包括：对比图像获取模块，用于获取利用预构建的摄像头，每隔预设时间段对目标显示屏进行拍摄，得到的监控图像，及同时获取所述目标显示屏实时显示的图像，得到显示图像，及对所述监控图像进行角度拉正处理，得到拉正图像，并截取所述拉正图像中的所述目标显示屏的区域，得到矫正图像；协调性区域划分模块，用于利用预训练的色彩协调性评估模型，对所述矫正图像进行色彩协调性评估，并根据评估结果，对所述矫正图像进行协调性等级区域划分及编号处理，并识别各个协调性等级区域的位置坐标范围；色彩修复区域，用于根据所述显示图像对所述矫正图像进行基于多色光线的同步色彩修复，得到所述矫正图像中各个协调性等级区域对应的色彩修复参数；图像增强模块，用于将各个所述协调性等级区域对应的编号、所述位置坐标范围及所述色彩修复参数进行对应关系记录，得到色彩修复参数表，并根据所述色彩修复参数表，对在所述预设时间段内所述目标显示屏显示的图像进行色域控制。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于多色光线的色域控制方法。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于多色光线的色域控制方法。
技术总结
本发明涉及人工智能技术，揭露一种基于多色光线的色域控制方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：同时获取拍摄目标显示屏得到的监控图像及所述目标显示屏实时显示的显示图像；对所述监控图像进行角度拉正及截取，得到矫正图像；利用预训练的色彩协调性评估模型，对所述矫正图像进行色彩协调性评估，并根据评估结果执行协调性等级区域划分；根据所述显示图像对所述矫正图像进行色彩修复，得到所述矫正图像中各个协调性等级区域对应的色彩修复参数；根据所述色彩修复参数，对在预设时间段内所述目标显示屏显示的图像进行色域控制。本发明可以根据显示环境不同，自动化控制LCD显示屏中的色域，提高显示效果。提高显示效果。提高显示效果。
技术研发人员：贾雪松 顾国璋
受保护的技术使用者：深圳新视光电科技有限公司
技术研发日：2022.08.24
技术公布日：2022/11/8