1.一种色偏图像识别方法，其特征在于：采用神经网络模型对输入图像是否色偏图像进行识别，训练神经网络模型所用训练集采用正常图片集和在该正常图片集基础上生成的色偏图片集构建。

2.如权利要求1所述的色偏图像识别方法，其特征在于：所述色偏图片集采用在正常图片集基础上，由随机数选择颜色通道，然后对所选颜色通道进行随机偏移得到。

3.如权利要求2所述的色偏图像识别方法，其特征在于：所述随机数范围为1～6，其中1～3代表选取单一颜色通道，4～6代表选取两个颜色组合通道。

4.如权利要求1所述的色偏图像识别方法，其特征在于：所述神经网络模型采用VGG16算法。

5.如权利要求1所述的色偏图像识别方法，其特征在于：所述神经网络模型通过VGG16预训练模型进行迁移学习得到。

6.如权利要求5所述的色偏图像识别方法，其特征在于：所述神经网络模型在VGG16预训练模型基础上，添加Dropout层；Dropout层比例为0.6。

7.如权利要求1所述的色偏图像识别方法，其特征在于：所述神经网络模型采用分段衰减的学习率进行训练。