【摘 要】
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火电厂空气预热器(空预器)内部的灰尘、烟雾、光照变化等因素导致监控视频画面不清晰,影响监控效果。鉴于此,本文提出一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的恶劣工业环境下红外补光监控视频图像清晰化方法。针对获取的红外补光图像样本数据进行预处理,包括高斯滤波去噪以及图像拼接操作,得到低清晰度图像和高清晰度图像的合成图像,低清晰图像作为待重建图像,高清晰图像作为重建图像的理想参考图像,采用建立的c GAN模
【机 构】
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东方电气集团东方锅炉股份有限公司,四川 成都 611731;西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西 西安 710048
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火电厂空气预热器(空预器)内部的灰尘、烟雾、光照变化等因素导致监控视频画面不清晰,影响监控效果。鉴于此,本文提出一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的恶劣工业环境下红外补光监控视频图像清晰化方法。针对获取的红外补光图像样本数据进行预处理,包括高斯滤波去噪以及图像拼接操作,得到低清晰度图像和高清晰度图像的合成图像,低清晰图像作为待重建图像,高清晰图像作为重建图像的理想参考图像,采用建立的c GAN模型对低清晰图像进行重建,调节优化参数生成高清晰图像。试验采用空预器现场监控视频作为训练集对网络模型进行离
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