一种面向固定场景的梯度下降场景一致性调节方法

本申请公开了一种面向固定场景的梯度下降场景一致性调节方法，包括：获取基准图像和待调整图像；将基准图像与待调整图像在通道维度拼接并输入至双分支多输入神经网络模型中，通过编码器的阶梯式下采样与解码器的上采样进行特征融合，输出初步调节图像；利用色彩差异‑纹理相似性联合损失函数，计算初步调节图像与基准图像之间的色彩差异损失和结构相似性损失，将色彩差异损失和结构相似性损失加权融合得到总损失值；基于总损失值，采用梯度下降算法对神经网络参数进行迭代优化；当满足优化终止条件后，输出最终调节图像。本申请有效解决了色彩匹配精度不佳问题，显著提升了对固定场景的适应性。