[发明专利]一种基于分而治之的多分辨率深度网络图像去高光方法有效
| 申请号： | 201911385343.3 | 申请日： | 2019-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN111179196B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 陈华华;罗凌杰;郭春生;应娜;叶学义 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分而治之的多分辨率深度网络图像去高光方法。本发明方法包括训练方法和测试方法。首先构建去高光网络模型，模型由金字塔结构、嵌套残差网络、融合结构组成。金字塔结构使用拉普拉斯金字塔对图像块进行分级，在不同层次上处理高光，嵌套残差网络中采用卷积网络以及残差网络提取不同级别图像块的特征，融合结构结合嵌套残差网络的输出对无高光图像进行预测。模型训练完成后，直接将测试图像分块并由模型预测无高光图像，最后对预测结果进行拼接即可得到无高光整图。本发明的模型结构能够实时高效地去除图像中的高光现象，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分而治之 分辨率 深度 网络 图像 去高光 方法 | ||
【主权项】：
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