文獻標識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.09.010
引用格式: 漆建軍. 端對端深度學(xué)習(xí)無損去圖像散射研究[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,,2020,,39(9):49-55.
0 引言
在采集自然界圖片的時候經(jīng)常會遇見散射造成的圖像損失,對于散射有很多情況,,比如:當(dāng)光線經(jīng)過細小不規(guī)則分布的顆粒組成的介質(zhì)的時候,,光子與細小顆粒發(fā)生碰撞,,造成行進的線路發(fā)生改變,,產(chǎn)生散射,最后到達傳感器平面的時候不同線路延時的光子疊加,,會造成圖像模糊,,造成對比度與清晰度下降的現(xiàn)象;光照射在粗糙的物體表面,發(fā)生了漫反射,,反射的圖像會有類似散斑的現(xiàn)象,,這樣的衰減圖片對于自動駕駛、計算機視覺,、醫(yī)學(xué)成像都有非常不利的影響[1],。為了恢復(fù)圖像,POPOFF S M等利用測定傳輸矩陣解卷[2]和生成共軛波前補償,,但是測量傳輸矩陣需要費時的測量,,硬件相對復(fù)雜,使用環(huán)境相對單一,,而且只能在照明光具有一定相干性的前提下進行[3],。為此,特提出一種使用深度學(xué)習(xí)的方法,,通過學(xué)習(xí)大量散射圖與無散射圖對比,,讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到散射圖和無散射圖之間的映射關(guān)系,避免了費時的傳輸矩陣測量,。并且這樣的方法不需要對于樣本進行染色或者標記,,不會對樣本產(chǎn)生破壞[4]。為此,,將傳統(tǒng)的雙層卷積結(jié)構(gòu)進行改進,,采用了dense結(jié)構(gòu)的Unet網(wǎng)絡(luò),不管是在去散射的指標效果還是視覺效果上都有比較大的提升,。因為深度學(xué)習(xí)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的好壞對于學(xué)習(xí)結(jié)果起到至關(guān)重要的作用,還提出了一套通過拍攝屏幕的方法來搜集數(shù)據(jù)集的方法,,主要創(chuàng)新有如下幾點,。
(1)提出了一套相機拍攝屏幕創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的流程,包含屏幕相機校準和圖像匹配的方法,,此方法也可以廣泛用于其他圖像處理和圖像恢復(fù)的任務(wù),。
(2)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的端對端去散射網(wǎng)絡(luò),相比于傳統(tǒng)測定傳輸矩陣的方法更加省時省力,,且對于成像的樣本沒有損害,,不需要染色或者其他標記。
(3)使用環(huán)境相對廣泛,,采集裝置相對簡單,,僅僅使用普通手機就可以進行采集,且對于照明光源沒有太多要求,。
(4)改進了像素到像素圖像恢復(fù)雙層卷積的Unet結(jié)構(gòu),,采用了dense的連接結(jié)構(gòu),,使網(wǎng)絡(luò)具有更好的恢復(fù)圖像性能。
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作者信息:
漆建軍
(廣東外語外貿(mào)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,,廣東 廣州510006)