[發(fā)明專利]一種基于自定義模糊邏輯與GAN的圖像高光處理方法

有效

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• 申請日: 2020-07-05
• 公開（公告）號: CN111882495B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設計）人: 郭繼峰;李星;馬志強;龐志奇;朱泳
• 申請（專利權）人: 東北林業(yè)大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提出一種基于模糊邏輯與生成對抗網(wǎng)絡的圖像高光修復方法。在該方法中，使用模糊邏輯來對圖像高光區(qū)域進行判斷，并設計帶有雙判別器的生成對抗網(wǎng)絡來對圖像高光區(qū)域進行修復。此外，本發(fā)明在生成器網(wǎng)絡中加入了亮度參數(shù)來控制生成圖像的高光區(qū)域亮度范圍，亮度參數(shù)通過模糊邏輯獲得。本發(fā)明主要分為三部分，第一部分通過模糊邏輯劃分高光區(qū)域；第二部分根據(jù)亮度參數(shù)生成修復圖像并通過雙判別器對圖像進行真假判別，以便確保圖像的真實性；第三部分使用圖像融合技術處理圖像生成部分與原圖片，進一步提高高光區(qū)域修復效果。本發(fā)明較傳統(tǒng)圖像處理各方面都得到了極大的提高，尤其在圖像質(zhì)量方面提高顯著。

技術領域：

本發(fā)明涉及圖像生成處理技術領域，尤其涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的生 成對抗網(wǎng)絡在帶有高光的圖像上對高光進行檢測并重新生成去除高光區(qū)域的方 法。

背景技術：

在圖像形成過程中，由于物體受到光照或者由于物體表面曲率過大，會在 物體表面形成光斑，出現(xiàn)光斑的部分就是高光溢出的部分。高光溢出部分對于 圖像處理造成極大的影響，諸如圖像識別、目標檢測以及場景分析等方面帶來 巨大阻礙。因此尋找一種有效的方法對高光區(qū)域進行去高光處理是圖像處理領 域的研究重點。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在于建立、 模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡,模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音 和文本等。隨著深度學習的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了一些使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來對圖像 進行修復的方法，基于深度神經(jīng)卷積網(wǎng)絡的圖像修復技術得到了顯著的提高。 其中生成對抗網(wǎng)絡的提出，使得目前的圖像處理技術在多樣性以及圖片質(zhì)量方面得到了進一步的提高。生成對抗網(wǎng)絡對圖像修復有著顯著的效果。生成對抗 網(wǎng)絡是是根據(jù)博弈論中的零和博弈理論提出，利用該網(wǎng)絡可以生成出非常逼真 的照片、圖像甚至視頻。

國內(nèi)外研究者們已經(jīng)提出了諸多關于圖像高光處理的方法。許野平等人根 據(jù)數(shù)字圖像繪制亮度曲線，然后對高光溢出部分做非線性變換，壓縮最大亮度 值規(guī)定范圍從而得到修復效果。高如新等人通過雙色反射模型變換得到圖片的 鏡面反射和漫反射分量，再通過改進雙邊濾波器，然后對圖像進行處理，去除 圖像的鏡面反射，從而達到去除高光的效果。何嘉林等人通過圖片融合的方法 去除圖片高光，根據(jù)不同角度拍攝的圖像亮度不同，通過對多張圖片進行高光 區(qū)域檢測、圖像融合、圖像補色來消除高光區(qū)域。王祎墦等人改進了圖像的高 光修復技術，使得對于存在飽和現(xiàn)象的高光區(qū)域的單一圖像也能有較好的修復 效果。這些方法對圖像高光溢出的整體修復效果取得了良好的成效，但是對于 圖片的紋理修復效果并不理想，且獲得的圖片質(zhì)量不高。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明的目的是客服傳統(tǒng)圖像高光處理技術的不足，結合傳統(tǒng)圖像處理方 法與生成對抗網(wǎng)絡，提出一種基于模糊邏輯與生成對抗網(wǎng)絡相結合的對于圖像 高光處理的技術。本發(fā)明主要解決了以下問題，一、如何更好的實現(xiàn)對圖像高 光區(qū)域的分割；二、如何提高高光區(qū)域的圖像和紋理的修復效果。

為了解決上述問題,本發(fā)明提出了一種基于模糊邏輯與生成對抗網(wǎng)絡相結合 的對于圖像高光處理的技術，所述方法一方面利用模糊邏輯來模仿人腦的思維 模式來對圖像高光區(qū)域進行識別、判斷，從而較好的實現(xiàn)對圖像高光區(qū)域的分 割；另一方面，引入生成對抗網(wǎng)絡，使高光區(qū)域的圖像和紋理得到更好的修復。 所述方法包括獲取人臉圖像數(shù)據(jù)集以及水果圖像數(shù)據(jù)集作為初始數(shù)據(jù)集。將初 始數(shù)據(jù)經(jīng)過傳統(tǒng)圖像算法進行尺寸修改以及模糊邏輯處理等操作，然后將處理 后的圖像數(shù)據(jù)分批次輸入生成器網(wǎng)絡中進行訓練，再通過判別器網(wǎng)絡進行判斷， 不斷將信息反饋給生成器網(wǎng)絡，直到判別器網(wǎng)絡難以判斷數(shù)據(jù)真假，此時完成 圖像高光區(qū)域的修復。

所述模糊邏輯具體為：

使用如下S型隸屬度函數(shù)來進行圖像的高光處理：

x表示連讀通道中的亮度值，a、b、c是函數(shù)S的參數(shù)，a、c是亮度通道的取值 范圍，b表示劃分為亮度區(qū)域的渡越點。

所述生成對抗網(wǎng)絡具體為：