一种基于深度学习的纪录片自动调色系统及方法

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一种基于深度学习的纪录片自动调色系统及方法
申请号:CN202510628775
申请日期:2025-05-15
公开号:CN120529028A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种基于深度学习的纪录片自动调色系统及方法,根据纪录片中相邻记录图像帧之间浅层视觉特征的风格相似度和相邻记录图像帧之间的亮度差异度确定纪录片在视觉约束中的色调约束条件;通过各个场景语义特征之间的互相关性对纪录片中各个叙事片段的场景语义要素进行模糊关联,得到各个叙事片段中场景语义的要素隶属度,进而依据所有的要素隶属度确定纪录片中不同叙事片段的场景注意力;根据不同叙事片段的场景注意力和色调约束条件确定纪录片在调色过程中的色度重构代价,基于色度重构代价对纪录片进行自动调色处理。采用本申请的方案,可在纪录片自动调色过程中融合视觉特征和语义要素,实现以叙事逻辑为导向的色调协调。
技术关键词
场景 自动调色方法 语义特征 深度学习模型 图像 调色系统 注意力 语义标签 融合视觉特征 风格 重构 模糊集构建 亮度 计算机设备 图谱 关系 信息熵