【摘 要】
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在移动设备快速发展的当下,由于使用的便捷,手机等设备作为拍照的媒介,在生活、医疗、工业等领域中的应用越来越广泛。然而,手机由于种种限制的因素,导致其拍摄的图像会包含一些不可控的失真,这严重影响图像配准的结果。目前深度学习技术在图像领域发展迅速,利用深度学习方法解决手机图像的多失真问题也是一个值得研究的方向。本文以提高手机拍摄的茶叶图像配准性能为目标,使用生成对抗网络技术来增强图像。论文的主要工作与
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在移动设备快速发展的当下,由于使用的便捷,手机等设备作为拍照的媒介,在生活、医疗、工业等领域中的应用越来越广泛。然而,手机由于种种限制的因素,导致其拍摄的图像会包含一些不可控的失真,这严重影响图像配准的结果。目前深度学习技术在图像领域发展迅速,利用深度学习方法解决手机图像的多失真问题也是一个值得研究的方向。本文以提高手机拍摄的茶叶图像配准性能为目标,使用生成对抗网络技术来增强图像。论文的主要工作与贡献如下:第一,本文提出了一种基于生成对抗网络的图像增强模型,其中生成器为一个端到端的残差网络结构,将多失真的图像转换成清晰高质量的图像,判别器用于衡量生成器生成的图像和标签图像之间的差异。损失函数除了使用了对抗损失,额外使用了一种复合的感知损失来指导生成器使生成的图像更接近标签图像。第二,当图像纹理错综复杂时,基于生成对抗网络的方法生成的图像可能会包含一些“虚假”的纹理(伪影),这些图像尽管能够欺骗判别器,但是这实际上是一种降质,严重配准的性能。因此,本文调整了网络结构而且重新设计了损失函数,使生成的图像拥有更丰富的细节的同时不会包含额外的伪影。实验证明,生成的图像配准点个数能进一步增加2%左右。第三,由于基于合成的数据集训练的模型在解决真实失真时性能会大幅下降,本文提出了一种非配对的生成对抗网络模型用于学习真实失真,生成器将清晰高质量图像转换成失真图像,判别器判断其是否为真实失真。由于没有一一对应的数据集,本文使用了一种改进的对抗损失,同时,由于该任务类似于风格迁移任务,因此额外添加了内容损失和风格损失。生成的失真图像与原清晰的高质量图像构成配对数据集,在配对数据集上,通过微调预训练的网络参数,适当地调整损失函数,使得新的网络能够将失真图像转换成高质量图像。实验表明,该方法能够很好地解决图像中的真实失真问题,在配准上,生成的图像能够检测出四倍多的特征点。
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