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申请/专利权人：高量工业智能科技(无锡)有限公司
摘要：本发明涉及图像显示技术领域，尤其是指一种基于分区机制的色域压缩方法、装置及存储介质。本发明将原始图像转换为LAB图像后，利用分区编码器将LAB图像按色域和明暗分割为四个不同的区域，并将四个不同区域的条件向量、初始CMYK图像的像素空间坐标以及CMYK颜色值经过复合编码后输入人工神经网络，对人工神经网络进行训练调参，并将训练后人工神经网络的参数作为注释嵌入在原始图像中。在实际的打印过程中，仅需读取原始图像中嵌入的参数，就能利用人工神经网络对原始图像进行色域压缩，大幅缩短了色域压缩的优化时间，并且使得图像在优化过程中的视觉损失和颜色失真更少。
主权项：1.一种基于分区机制的色域压缩方法，其特征在于，包括：将待处理的大色域图像转换为LAB图像后，利用分区编码器将所述LAB图像分割成四个不同区域，得到四个不同区域的条件向量；所述四个不同区域包括色域内明部、色域内暗部、色域外明部和色域外暗部；将所述LAB图像转换至CMYK色彩空间，得到初始CMYK图像；从LAB图像分割成的四个不同区域中分别均匀采样预设比例的像素，将采样后的像素利用iCID迭代色域压缩优化算法进行优化，得到iCID迭代色域压缩优化算法优化后的CMYK图像；将四个不同区域的条件向量的独热编码、初始CMYK图像各像素的空间坐标以及CMYK颜色值组成十维向量，将所述十维向量经过复合编码后，输入至人工神经网络，以iCID迭代色域压缩优化算法优化后的CMYK图像作为标签，对人工神经网络进行训练调参；将训练后得到的人工神经网络参数作为注释字段嵌入至待处理的大色域图像；打印作业启动时，提取待处理的大色域图像中嵌入的人工神经网络参数，加载至人工神经网络，并将待处理的大色域图像转换至CMYK色彩空间后输入至人工神经网络，输出目标CMYK图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 高量工业智能科技(无锡)有限公司 一种基于分区机制的色域压缩方法、装置及存储介质
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