基于条件生成对抗网络的梯级表面高光去除方法
Conditional generative adversarial network-based method for stepped surface highlight removal
1. 杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州 310018
2. 浙江省北大信息技术高等研究院 智能软件技术与应用研究中心, 杭州 310000
摘要
针对传统高光去除方法对梯级图像高光去除表现不佳问题，提出了一种基于条件生成对抗网络的梯级图像高光去除方法（multi-scale spatial dense gradient cascade generative adversarial network，MSDGC-GAN）。该方法设计了一种空间上下文密集模块（spatial contextual feature dense block，SCFDB）能够深度提取像素行与列之间的空间背景信息。此外，设计了一种多尺度梯度级联结构以弥补网络下采样中的尺度特征损失，并且该结构能够赋予模型多尺度鉴别能力同时稳定训练梯度分布。在分析了经典双色反射模型基础上，将最大漫反射度估计应用于损失函数以监督网络训练。实验结果表明，该方法在经典高光数据集和自制梯级高光图像数据集中表现均优于对比方法。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.02.0089
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2867-2872,2880
文章编号: 1001-3695(2022)09-048-2867-06
发布历史
[2022-05-09] 优先出版
[2022-09-05] 印刷出版
引用本文
胡宇航, 胡海洋, 李忠金. 基于条件生成对抗网络的梯级表面高光去除方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (9): 2867-2872,2880. (Hu Yuhang, Hu Haiyang, Li Zhongjin. Conditional generative adversarial network-based method for stepped surface highlight removal [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (9): 2867-2872,2880. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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