(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111647309.6 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 天翼物联科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市秦淮区中山 南 路501号1101室 (72)发明人 许旻昱　陆音　陈子阳　郁建峰　 徐兵荣　蔡奕杰　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 代理人 丁宇龙 (51)Int.Cl. G06T 5/50(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/00(2017.01) (54)发明名称 基于生成对抗网络的瑕疵图像生 成方法、 装 置及相关组件 (57)摘要 本发明公开了基于生成对抗网络的瑕疵图 像生成方法、 装置及相关组件， 该方法包括： 获取 布匹图像， 并标注布匹图像的图像类别和瑕疵位 置， 得到瑕疵真实图像； 将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； 基于瑕疵真实图像和瑕疵模拟图 像， 根据预置损失函数分别对生成对抗网络的分 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。 本发明提高了 通过生成对抗网络所得到的瑕疵模拟图像的质 量。 权利要求书3页 说明书7页 附图4页 CN 114298954 A 2022.04.08 CN 114298954 A 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， LP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＝ ηLP， 式中， LP表示像素损失； LD表示分辨器损失； NB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表示自定义的超权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114298954 A 2参数； 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： LS＝LP+γLA， 式中， LS表示生成器损失； LA表示对抗损失； NB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。 7.一种基于生成对抗网络的瑕疵图像生成装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取布匹图像， 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； 生成模块， 用于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； 迭代模块， 用于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； 融合模块， 用于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。 8.根据权利要求7所述的基于生成对抗网络的瑕疵图像生成装置， 其特征在于， 所述迭 代模块包括： 分辨器迭代单元， 用于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； 像素损失计算单元， 用于基于所述瑕疵真实图像和瑕疵模拟图像中的瑕疵位置坐标， 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； 对抗损失计算单元， 用于将所述瑕疵模拟图像输入所述分辨器中， 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； 生成器迭代单元， 用于基于所述像素损 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 。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114298954 A 3