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申请/专利权人：长春工业大学

摘要：本发明公开了一种卡车纵梁装配孔图像阴影去除方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取装配孔阴影图像并输入阴影单映射引导网络模型中，获得装配孔非阴影图像；对装配孔非阴影图像进行输出；其中，阴影单映射引导网络模型的训练步骤为：阴影引导模块在损失函数的约束下进行迭代训练；将训练好的阴影引导模块的模块参数随机初始化为单映射网络模块的模块参数，在损失函数的约束下进行迭代训练，直至达到预设条件，获得阴影单映射引导网络模型。本发明以图像阴影特征中的明度特征为引导条件，设计单映射网络模块，在阴影引导模块引导下进行了图像特征提取和学习，实现高效的装配孔图像阴影去除，提升了图像处理准确性与可靠性。

主权项：1.一种卡车纵梁装配孔图像阴影去除方法，其特征在于，包括：阴影去除方法：获取装配孔阴影图像；将所述装配孔阴影图像输入训练好的阴影单映射引导网络模型中，获得装配孔非阴影图像；所述阴影单映射引导网络模型包括乘法连接的阴影引导模块和单映射网络模块；对所述装配孔非阴影图像进行输出；其中，所述阴影引导模块和所述单映射网络模块的结构相同，均包括两个生成网络和两个判别网络；所述阴影引导模块以明度特征为引导，通过两个所述生成网络的循环转换以及两个所述判别网络的监督，学习非阴影特征与阴影特征间的映射关系；两个所述生成网络的循环转换包括：正向过程：通过第一生成网络将所述装配孔阴影图像转换为所述装配孔非阴影图像，通过第二生成网络和阴影特征掩膜将所述装配孔非阴影图像转换为所述装配孔阴影图像；逆向过程：随机抽取所述阴影特征掩膜，所述第二生成网络在所述阴影特征掩膜引导下将所述装配孔非阴影图像转换为所述装配孔阴影图像，通过所述第一生成网络将所述装配孔阴影图像映射为所述装配孔非阴影图像；所述单映射网络模块中的两个所述生成网络均是以所述装配孔阴影图像为输入，一个所述生成网络在所述阴影引导模块中明度特征引导下生成第一装配孔非阴影图像，另一个所述生成网络以编码和解码方式生成第二装配孔非阴影图像；所述阴影单映射引导网络模型的训练步骤为：所述阴影引导模块在损失函数的约束下进行迭代训练；将训练好的所述阴影引导模块的模块参数随机初始化为所述单映射网络模块的模块参数，在所述损失函数的约束下进行迭代训练，直至达到预设条件，获得所述阴影单映射引导网络模型；其中，在所述阴影单映射引导网络模型的训练过程中，所述阴影引导模块在对抗损失、循环一致性损失以及恒等损失的约束下进行训练；所述单映射网络模块在所述阴影引导模块的引导下使用所述对抗损失、所述恒等损失和目标一致性损失进行整体训练。

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