[发明专利]基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法、装置及相关组件

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法，其特征在于，包括：

获取布匹图像，并标注所述布匹图像的图像类别和瑕疵位置，得到瑕疵真实图像；

将所述瑕疵真实图像及预设噪声向量输入生成对抗网络的生成器中，生成瑕疵模拟图像；

基于所述瑕疵真实图像和瑕疵模拟图像，根据预置损失函数分别对所述生成对抗网络的分辨器损失和生成器损失进行计算，得到分辨器损失和生成器损失，并基于所述分辨器损失和生成器损失对所述生成对抗网络的模型参数进行迭代，得到瑕疵图像生成网络；

将所述瑕疵图像生成网络输出的瑕疵模拟图像与对应的瑕疵真实图像进行小波融合处理，得到理想瑕疵图像。

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法，其特征在于，所述基于所述瑕疵真实图像和瑕疵模拟图像，根据预置损失函数分别对所述生成对抗网络的分辨器损失和生成器损失进行计算，得到分辨器损失和生成器损失，并基于所述分辨器损失和生成器损失对所述生成对抗网络的模型参数进行迭代，得到瑕疵图像生成网络，包括：

基于所述瑕疵真实图像和瑕疵模拟图像的瑕疵位置坐标，根据预置像素损失函数对瑕疵模拟图像的像素损失进行计算，得到像素损失；

将所述瑕疵真实图像和瑕疵模拟图像输入所述生成对抗网络的分辨器中，根据预置分辨器损失函数计算所述分辨器的损失，得到分辨器损失，并根据所述分辨器损失迭代所述分辨器的模型参数，得到瑕疵图像分辨器；

将所述瑕疵模拟图像输入所述瑕疵图像分辨器中，根据预置对抗损失函数对所述生成对抗网络的对抗损失进行计算，得到对抗损失；

基于所述像素损失和对抗损失，根据预置生成器损失函数对所述生成器的损失进行计算，得到生成器损失，并根据所述生成器损失对所述生成器的模型参数进行迭代，得到所述瑕疵图像生成网络。

3.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法，其特征在于，所述像素损失函数如下：

式中，L_P表示像素损失；α，β表示权重系数；S表示瑕疵模拟图像；R表示瑕疵真实图像；(x,y)表示像素坐标；N表示整张图像的像素数；M表示瑕疵区域的像素数；G表示整张图像区域；L表示瑕疵区域。

4.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法，其特征在于，所述分辨器损失函数如下：

Δ＝ηL_P，

式中，L_P表示像素损失；L_D表示分辨器损失；N_B表示输入的图像沿锚框切分成块，并将所有块调整成256*256之后的块数；表示瑕疵真实图像的第i块；表示瑕疵模拟图像的第i块；C是relu函数；θ表示权重参数；D表示分辨器网络；表示梯度算子；γ表示自定义的超参数；η表示用于对分辨器控制程度进行限制的超参数。

5.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法，其特征在于，所述生成器损失函数如下：

L_S＝L_P+γL_A，

式中，L_S表示生成器损失；L_A表示对抗损失；N_B表示输入的图像沿锚框切分成块，并将所有块调整成256*256之后的块数；表示从迭代后的生成器输出的瑕疵模拟图像的第i块；D表示分辨器网络；γ表示自定义的超参数；I表示瑕疵真实图像；z表示随机噪声。

6.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的瑕疵图像生成方法，其特征在于，所述将所述瑕疵图像生成网络生成的瑕疵模拟图像与对应的瑕疵真实图像进行小波融合处理，得到理想瑕疵图像，包括：

提取所述瑕疵图像生成网络输出的瑕疵模拟图像的高频部分以及对应瑕疵真实图像的低频部分；

将所述高频部分和低频部分进行融合，得到所述理想瑕疵图像。