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基于无监督学习的单张图片本征图像分解方法、系统及介质

摘要

本发明公开了一种基于无监督学习的单张图片本征图像分解方法、系统及介质,方法包括下述步骤:构建本征图像分解模型,所述本征图像分解模型包括两个分支,一支为反射率生成网络,另一支为光照生成网络;设置随机噪声参数并经过训练后得到两个与原图尺度相同的随机噪声;将生成的两个随机噪声分别作为反射率网络和光照网络的输入,在损失函数的约束下,不断利用反向传播算法更新反射率网络和光照网络的参数;当更新反射率网络和光照网络的参数多次后,在历史输出中选取重构图与原图峰值信噪比PSNR值最小的那组结果作为本征图像分解的最终结果。通过两个结构相同的反射率生成网络和光照网络,分别输出反射率和光照,实现无监督的本征图像分解。

著录项

  • 公开/公告号CN113077451A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202110395059.5

  • 发明设计人 周锦;张青;孙伟;郑伟诗;席杨;

    申请日2021-04-13

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人李斌

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 11:44:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-18

    授权

    发明专利权授予

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