本发明专利技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种地砖图像阴影去除方法、装置、计算机设备及存储介质，所述地砖图像阴影去除方法包括：获取地砖图像，所述地砖图像包括地砖阴影图像以及地砖无阴影图像；将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码；构建基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型以及权重损失函数；使用所述无阴影图像以及所述mask掩码对所述处理模型进行训练直至所述权重损失函数满足要求；使用训练好的处理模型处理目标地砖图像以去除目标地砖图像中的阴影。本发明专利技术结合了空间自适应归一化与特征融合，具有良好的特征提取能力，更有针对性地对图像中的阴影区域进行处理，适用于实际施工环境下的地砖阴影去除。地砖阴影去除。地砖阴影去除。
【技术实现步骤摘要】
地砖图像阴影去除方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种地砖图像阴影去除方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在地面铺设地砖可以起到保护地板以及装饰的作用，广泛地使用在各类建筑中。传统的地砖均是人工铺设的，这种方式效率低，位置的准确性控制主要依靠施工者的经验，难以保证。
[0003]现有技术提供了机器人自动铺设地砖的方案，在此过程中，机器人需要采用在砖的图像，并对图像进行识别判断。在地砖图像处理过程中，一个需要解决的问题是如何去除地砖图像中的阴影。
[0004]目前尚未发现针对地砖阴影去除的具体方法，可参考的阴影去除方法多是基于生成式对抗网络，该网络需要通过对抗学习来训练判别器和生成器，最后生成器恢复出以假乱真的阴影去除图像。然而在实际的施工环境下，地砖图像中光线比较复杂，阴影与非阴影区域的界定不够清晰；且存在泥浆和水渍等形状不规则的物体。这些现象使得基于生成式对抗网络的方法对地砖的阴影去除效果较差，不满足实际的需求。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述的问题，提供一种地砖图像阴影去除方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种地砖图像阴影去除方法，所述地砖图像阴影去除方法包括：获取地砖图像，所述地砖图像包括地砖阴影图像以及地砖无阴影图像；将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码；构建基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型以及权重损失函数；使用所述无阴影图像以及所述mask掩码对所述处理模型进行训练直至所述权重损失函数满足要求；使用训练好的处理模型处理目标地砖图像以去除目标地砖图像中的阴影。
[0007]在其中一个实施例中，本专利技术提供了一种地砖图像阴影去除装置，所述地砖图像阴影去除装置包括：地砖图像获取模块，用于地砖图像的获取，所述地砖图像包括地砖阴影图像以及地砖无阴影图像；分割模块，用于将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码；处理模块，用于构建基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型以及权重损失函数；
训练模块，用于使用所述无阴影图像以及所述mask掩码对所述处理模型进行训练直至所述权重损失函数满足要求；识别模块，用于使用训练好的处理模型处理目标地砖图像以去除目标地砖图像中的阴影。
[0008]在其中一个实施例中，本专利技术提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述地砖图像阴影去除方法的步骤。
[0009]在其中一个实施例中，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述地砖图像阴影去除方法的步骤。
[0010]本专利技术提供的方法结合了空间自适应归一化与特征融合，具有良好的特征提取能力，更有针对性地对图像中的阴影区域进行处理，适用于实际施工环境下的地砖阴影去除。
附图说明
[0011]图1为一个实施例提供的地砖图像阴影去除方法的流程图；图2为一个实施例提供的处理模型的结构框图；图3为一个实施例提供的基于掩码的空间自适应归一化模块的结构框图；图4为一个实施例中未经处理的地砖阴影图；图5为一个实施例中经本专利技术提供的方法处理的地砖阴影图；图6为一个实施例提供的地砖图像阴影去除装置的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。
具体实施方式
[0012]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0013]可以理解，本专利技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本专利技术的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
[0014]如图1所示，在一个实施例中，提出了一种地砖图像阴影去除方法，具体可以包括以下步骤：步骤S100，获取地砖图像，所述地砖图像包括地砖阴影图像以及地砖无阴影图像；步骤S200，将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码；步骤S300，构建基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型以及权重损失函数；步骤S400，使用所述无阴影图像以及所述mask掩码对所述处理模型进行训练直至所述权重损失函数满足要求；步骤S500，使用训练好的处理模型处理目标地砖图像以去除目标地砖图像中的阴
影。
[0015]在本实施例中，这里的地砖阴影图像是指有阴影的地砖图像，使用有阴影以及无阴影的地砖图像用于处理模型的训练。
[0016]在本实施例中，通过阈值分割可以得到地砖阴影图像的mask掩码。需要说明的是，mask掩码并不是一种图像的编码或者代码，而是图像的一种区域划分结果，进行划分之后，被选定的区域在后续处理中会被读取以及处理，而未被选中的区域则会被忽略。
[0017]在本实施例中，处理模型结合了自适应归一化与特征融合，充分发挥了空间自适应归一化与特征融合的优点。
[0018]在本实施例中，通过设定权重损失函数的输出范围，通过判断权重损失函数的输出是否满足设定的输出范围衡量模型训练的是否达到要求。
[0019]在本实施例中，处理模型训练完成，将需要去除阴影的目标地砖图像输出到模型中，模型自动输出去除阴影后的结果，从而实现自动去阴影。
[0020]本专利技术提供的方法结合了空间自适应归一化与特征融合，具有良好的特征提取能力，更有针对性地对图像中的阴影区域进行处理，适用于实际施工环境下的地砖阴影去除。
[0021]作为本专利技术的一个可选实施例，所述将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码，包括：将地砖阴影图像的像素进行分类，其中阴影区域标记为白色，非阴影区域标记为黑色，得到地砖阴影图像的mask掩码。
[0022]在本实施例中，该过程可以通过人工进行标记，也可以开发相应的自动标记工具实现。按像素进行分类，是指根据像素对图像进行区域划分，对于阴影区，将像素标记为白色，而将非阴影区的像素标记为黑色，则处理模型可以根据标记所得的mask掩码对原地砖阴影图像进行处理，上述步骤是由标记过程得到mask掩码，可以认为是新的图像或者图层的生成过程，并不会改变原地砖阴影图像的内容。
[0023]如图2所示，作为本专利技术的一个可选实施例，所述基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型包括若干卷积层、若干个反卷积层以及若干个基于掩码的空间自适应归一化模块；若干个卷积层顺次连接；若干个反卷积层顺次连接后设置于顺次连接的若干个卷积层之后；每个所述基于掩码的空间自适应归一化模块均设置两个相邻的反卷积层之间。
[002本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.地砖图像阴影去除方法，其特征在于，所述地砖图像阴影去除方法包括：获取地砖图像，所述地砖图像包括地砖阴影图像以及地砖无阴影图像；将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码；构建基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型以及权重损失函数；使用所述无阴影图像以及所述mask掩码对所述处理模型进行训练直至所述权重损失函数满足要求；使用训练好的处理模型处理目标地砖图像以去除目标地砖图像中的阴影；所述基于空间自适应归一化与特征融合的处理模型包括若干卷积层、若干个反卷积层以及若干个基于掩码的空间自适应归一化模块；若干个卷积层顺次连接；若干个反卷积层顺次连接后设置于顺次连接的若干个卷积层之后；每个所述基于掩码的空间自适应归一化模块均设置两个相邻的反卷积层之间；所述权重损失函数由图像特征相似度函数、图像亮度相似性函数以及图像对比度相似性函数构成。2.根据权利要求1所述的地砖图像阴影去除方法，其特征在于，所述将所述地砖阴影图像进行阈值分割得到地砖阴影图像的mask掩码，包括：将地砖阴影图像的像素进行分类，其中阴影区域标记为白色，非阴影区域标记为黑色，得到地砖阴影图像的mask掩码。3.根据权利要求1所述的地砖图像阴影去除方法，其特征在于，所述基于掩码的空间自适应归一化模块包括一个第一卷积层以及两个第二卷积层；mask掩码输入第一卷积层，第一卷积层的输出分别作为两个第二卷积层的输入，由两个第二卷积层分别得到参数γ和参数β；参数γ和参数β与BatchNorm层的输出х进行运算，得到 作为下一层的输入。4.根据权利要求1所述的地砖图像阴影去除方法，其特征在于，第一卷积层与第一个反卷积层之间通过连接函数Concat建立特征通道融合。5.根据权利要求1所述的地砖图像阴影去除方法，其特征在于，所述卷积层设置有6个，所述反卷积层设置有6个，所述基于掩码的空间自适应归一化模块设置有4个，且第四个卷积层与第二个基于掩码的空间自适应归一化模块间建立特征值相加融合。6.根据权利要求1所述的地砖图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晶晶，张强，王镭，邓桂方，蒋一凡，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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