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本发明涉及镜面高光移除技术领域,针对工业视觉当中工业零件因为镜面高光的存在而影响其他算法效果的技术问题,公开了一种基于注意力机制的单张灰度图像的金属零件表面高光去除方法,包括:(1)预测高光掩码图像和去除输入图像中的镜面高光的生成网络;(2)判定生成网络生成图像是否清晰无高光的判别网络。本发明提出在生成网络前加入注意力模块产生高光强度掩码图像来辅助生成网络去除输入图像中的高光。训练时采用生成对抗网络的整体框架,使用结构性相似度损失作为额外的内容损失函数来训练神经网络,配合传递信息的跳跃连接生成器和小感受野的像素级别的判别器,在有效去除灰度图像镜面高光的同时,明显提升了模型生成画面的细节特征。