公开(公告)号：CN116071268A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310182294.3

申请日：2023-03-01

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 涂晓光 ,  黄一 ,  付贵 ,  杨明 ,  许罗鹏 ,  李首庆 ,  许将军

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的图像去光照模型及其训练方法，属于图像处理技术领域。所述训练方法包括：基于对比学习损失函数，以对比学习的方式训练编码器；构建整体网络，并基于L1损失函数和频率损失函数对整体网络进行训练得到图像去光照装置；其中，所述整体网络包括特征提取网络和图像重建网络，所述特征提取网络由所述编码器构成，所述特征提取网络用于提取待去光照图像的图像特征，所述图像重建网络用于根据所述图像特征生成卷积内核、以及根据所述卷积内核重建图像。本发明将对比学习思想和频率损失函数应用于图像去光照领域，在保留正常图像频率的同时滤除无用的噪声。

公开(公告)号：CN116071268B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310182294.3

申请日：2023-03-01

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 涂晓光 ,  黄一 ,  付贵 ,  杨明 ,  许罗鹏 ,  李首庆 ,  许将军

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的图像去光照模型及其训练方法，属于图像处理技术领域。所述训练方法包括：基于对比学习损失函数，以对比学习的方式训练编码器；构建整体网络，并基于L1损失函数和频率损失函数对整体网络进行训练得到图像去光照装置；其中，所述整体网络包括特征提取网络和图像重建网络，所述特征提取网络由所述编码器构成，所述特征提取网络用于提取待去光照图像的图像特征，所述图像重建网络用于根据所述图像特征生成卷积内核、以及根据所述卷积内核重建图像。本发明将对比学习思想和频率损失函数应用于图像去光照领域，在保留正常图像频率的同时滤除无用的噪声。