【摘 要】
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在现实中,图像的获取过程往往受相机质量、成像环境等条件限制,产生低质量图像,或在图像传输中出现失真。而这些图像会极大地制约用户或者图像检测算法获取图像中信息的能力。对低质量图像进行增强,将其转化为高质量图像,有着广阔的应用前景。本课题是基于生成对抗神经网络开展的图像增强算法研究,将生成对抗神经网络应用于水下图像增强和屏幕内容图像增强两个方面。主要工作如下:(1)首先总结了现有水下图像增强研究中主流
【基金项目】
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水体污染控制与治理科技重大专项;
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在现实中,图像的获取过程往往受相机质量、成像环境等条件限制,产生低质量图像,或在图像传输中出现失真。而这些图像会极大地制约用户或者图像检测算法获取图像中信息的能力。对低质量图像进行增强,将其转化为高质量图像,有着广阔的应用前景。本课题是基于生成对抗神经网络开展的图像增强算法研究,将生成对抗神经网络应用于水下图像增强和屏幕内容图像增强两个方面。主要工作如下:(1)首先总结了现有水下图像增强研究中主流的几种方法,分别指出了它们的优缺点。在此基础之上提出了一种基于局部白平衡的水下图像处理方法,该方法的时间复杂度和空间复杂度均优于现有大部分算法,在客观质量评价上算法表现较好。通过对该方法的研究和实验,提出了目前的传统水下图像处理领域的痛点和难点。(2)提出了基于双重对抗神经网络的水下图像增强网络,通过对网络中的双重对抗训练框架和损失函数的设计以及通道注意力模块的使用,使得提出的模型具有良好的性能。同时,为验证模型的效果,本课题进行了大量的实验,不仅进行了传统的图像主、客观质量评价,还创新性的设计并进行了基于任务的水下图像质量评价,以上试验均论证了本文的模型效果优于目前方法。(3)通过实验论证了屏幕内容图像和自然场景图像之间存在明显差别,二者难以被同一个模型处理。针对这一问题,本文提出了一种基于堆叠的集成学习器对输入图像内容进行判断,从而区分出屏幕内容图像和自然场景图像,通过对集成学习器中各个基学习器和提取特征的设计,得到了一个效果较好的集成分类器。(4)设计了基于对抗神经网络的屏幕内容图像增强模型,该模型可以有效地对屏幕内容图像进行超分辨率,同时该模型无论是在时间复杂度还是空间复杂度上均优于大部分现有的模型且客观质量评价得分较高,作为一种只应用于屏幕内容图像的轻量级超分辨率模型来说是能令人接受的。
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