一种基于GSCGAN的图像灰度立体转换方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于GSCGAN的图像灰度立体转换方法，包括如下步骤：步骤1：构建明场模式图像集、相衬模式图像集以及微分干涉模式图像集；步骤2：用相衬成像及微分干涉成像中的光线传播卷积公式代替传统GAN中的卷积传播运算来构建复值GAN，建立初步GSCGAN模型；步骤3：将训练图像输入初步GSCGAN模型中进行训练，得到GSCGAN模型；步骤4：将透明目标样本图像输入GSCGAN模型进行测试，得到结果图像。本发明采用基于GSCGAN的模型来对透明样本图像进行了灰度立体转换，得到了相衬干涉效果或微分干涉效果的图像。所构建的模式判别器Dm可以判断图像为相称效果图还是微分干涉效果图，使输入一幅图像可以输出两种不同的效果图像。并且提出了灰度损失函数，有效保存正确信息的同时避免了颜色混乱对结果造成伪彩色的影响。
基本信息
专利标题 ：
一种基于GSCGAN的图像灰度立体转换方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612900A
申请号 ：
CN202210213724.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
卞殷旭朱长美沈华矫岢蓉史乾佑邢涛
申请人 ：
南京理工大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
代理机构 ：
南京理工大学专利中心
代理人 ：
朱沉雁
优先权 ：
CN202210213724.9
主分类号 ：
G06V20/69
IPC分类号 ：
G06V20/69 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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