基于Unet的跳跃层分频和多尺度鉴别的本征图像分解方法

摘要

本发明提供一种基于Unet的跳跃层分频和多尺度鉴别的本征图像分解方法，构造了一个基于Unet的生成对抗网络，该网络由生成器和鉴别器组成，生成器用于将图像分解为反射图和光照图，鉴别器的作用是判别图像真假，指导生成器生成以假乱真的图像。本发明设计的网络有效地缓解编码器特征直接送入解码器所造成的问题。一方面，在反射图Unet的跳跃连接中加入频率分解的约束，让网络学习不同特征的重要程度，得到更适合的特征。另一方面，在光照图的跳跃连接中加入频率分解以及频率压缩，不仅可以得到更合适的特征图还解决了光照图中高频分量多的问题。