基于改进Transformer结构的电力绝缘子运动模糊图像复原网络

1

作者 李鹏 常乐 +2 位作者 覃发富 孟庆伟 陈继明 《电网技术》 北大核心 2025年第6期2623-2631,I0143-I0146,共13页

针对高压输电线路巡检航拍过程中产生的电力绝缘子图像运动模糊的失真情形,影响后续绝缘子定位及缺陷检测的问题,提出了一种基于改进Transformer结构的电力绝缘子图像运动模糊复原方法。为了适应电力绝缘子航拍图像中全局与局部模糊的... 针对高压输电线路巡检航拍过程中产生的电力绝缘子图像运动模糊的失真情形,影响后续绝缘子定位及缺陷检测的问题,提出了一种基于改进Transformer结构的电力绝缘子图像运动模糊复原方法。为了适应电力绝缘子航拍图像中全局与局部模糊的复原需求,在Transformer网络结构上引入条带注意力模块,结合卷积神经网络,在减小内存空间需求和不依赖大量训练数据的同时实现高效的模糊绝缘子图像复原;同时,在网络目标函数中引入对比学习损失,充分地挖掘和利用清晰与模糊电力绝缘子图像的关联信息。构建运动模糊绝缘子图像数据集进行图像复原与缺陷检测实验,结果表明,该文的运动模糊绝缘子图像复原方法在峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似度(structure similarity index measure,SSIM)这两个指标上均高于Deblur GAN-v2、MIMO-UNet等主流算法,使用目标检测算法YOLOv5和YOLOv7对去模糊前后的绝缘子进行定位与自爆缺陷检测后显示该文方法在提升高压输电线路巡检任务中绝缘子定位与缺陷检测的准确率上具有实际应用意义。 展开更多

关键词 运动模糊图像复原 TRANSFORMER 对比学习 绝缘子及缺陷检测

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基于多权自适应交互的运动模糊图像复原

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作者 朱立忠 曹旭琪 李军 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期53-62,共10页

针对运动场景拍摄的图像出现不均匀模糊现象,导致工业环境下的机器视觉任务处理效率低下的问题,提出一种基于多权自适应交互的运动模糊图像复原算法.首先,采用多策略特征提取模块,从模糊图像中提取出浅层和关键的纹理信息并平滑噪声,同... 针对运动场景拍摄的图像出现不均匀模糊现象,导致工业环境下的机器视觉任务处理效率低下的问题,提出一种基于多权自适应交互的运动模糊图像复原算法.首先,采用多策略特征提取模块,从模糊图像中提取出浅层和关键的纹理信息并平滑噪声,同时构建残差语义块,深入挖掘图像的深层语义信息.然后,提出双通道自适应权重提取模块,从退化图像中捕获空间及像素的权重信息,并逐步将这些信息补偿到网络中.最后,设计出一种权重特征融合模块,融合网络所提取的多空间权重特征,并结合多项损失函数,进一步改善图像质量.所提算法在标准数据集下的主客观及消融实验结果显示,在标准数据集下的SSIM(结构相似性)和PSNR(峰值信噪比)指标分别达到0.93和31.89,各模块可以较好协调,在复原运动场景下的非均匀模糊图像方面具有显著优势. 展开更多

关键词 模糊图像复原 深度学习 非均匀模糊 自适应学习

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基于非局部先验红外运动模糊图像复原方法

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作者 何易德 朱斌 +5 位作者 汤磊 蒲小平 王升哲 代辉 郭志伟 王捷 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期463-469,共7页

为了实现红外运动模糊图像复原,采用了基于红外图像的非局部稀疏先验约束建模方法。通过分析红外运动模糊成像特征,在盲反卷积框架下,提出了一种基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束建模方法,通过计算图像的运动模糊核,进而复原运动... 为了实现红外运动模糊图像复原,采用了基于红外图像的非局部稀疏先验约束建模方法。通过分析红外运动模糊成像特征,在盲反卷积框架下,提出了一种基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束建模方法,通过计算图像的运动模糊核,进而复原运动模糊图像。结果表明,所提出的基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束方法,针对性强,能有效地复原运动幅值较大的红外运动模糊图像;概率模糊检测、结构相似度和峰值信噪比均有不同程度的提高,尤其是峰值信噪比提高接近8%,且运动幅值越大,复原结果越明显。本研究为红外成像系统的应用打下了基础。 展开更多

关键词 图像处理 红外运动模糊图像复原 运动成像特征 非局部稀疏先验

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相对运动的模糊图像复原的算法研究 被引量：8

4

作者 胡海根 《机电工程》 CAS 2003年第5期136-138,共3页

对由相对运动引起的模糊图像复原的算法进行了研究,分析其退化的原因,建立了其退化和复原的数学模型,并采用逆滤波、维纳(Wiener)滤波和卡尔曼(Kalman)滤波等算法对仿真运动下的模糊图像分别进行了图像恢复处理。结果表明,利用这一模型... 对由相对运动引起的模糊图像复原的算法进行了研究,分析其退化的原因,建立了其退化和复原的数学模型,并采用逆滤波、维纳(Wiener)滤波和卡尔曼(Kalman)滤波等算法对仿真运动下的模糊图像分别进行了图像恢复处理。结果表明,利用这一模型算法取得了良好的效果。还对更为复杂退化环境下的图像恢复问题进行了初探,为更为复杂退化环境下的图像恢复提供了理论依据和实践基础。 展开更多

关键词 模糊图像复原 算法 数学模型 图像处理 图像退化

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小型无人机模糊图像复原问题分析 被引量：2

5

作者 李喆 李建增 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第3期165-168,共4页

首先结合实际背景,从全链路的角度研究小型无人机图像的成像过程,建立成像链路模型,然后分析影响图像成像质量的各种退化因素,归纳出运动、离焦、大气散射3种典型的模糊退化类型,并分别建立模型;最后结合工程背景,提出一种实用小型无人... 首先结合实际背景,从全链路的角度研究小型无人机图像的成像过程,建立成像链路模型,然后分析影响图像成像质量的各种退化因素,归纳出运动、离焦、大气散射3种典型的模糊退化类型,并分别建立模型;最后结合工程背景,提出一种实用小型无人机典型模糊图像复原策略。 展开更多

关键词 模糊图像复原 小型无人机 成像链路模型 图像退化模型

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一种基于GAN的政务数据中模糊图像复原算法研究

6

作者 宣文静 张欣玥 《现代电子技术》 2025年第18期134-138,共5页

政务数据中包含大量图像数据,这些图像在记录关键信息时具有至关重要的作用。然而,政务图像中常出现的模糊现象为信息的提取和利用带来了极大的困扰。为处理这一难题,提出一种基于GAN的模糊图像复原算法(GovRGAN)。该算法利用GAN实现图... 政务数据中包含大量图像数据,这些图像在记录关键信息时具有至关重要的作用。然而,政务图像中常出现的模糊现象为信息的提取和利用带来了极大的困扰。为处理这一难题,提出一种基于GAN的模糊图像复原算法(GovRGAN)。该算法利用GAN实现图像复原,可有效学习并恢复图像的细节信息,其结构主要分为生成器和判别器两部分。首先,利用已训练的U-Net权重参数为GAN的生成器进行预训练。随后,采用卷积神经网络作为判别器,区分真实图像与生成器生成的图像。为了验证算法的有效性,构建一个包含1500张发票凭证的政务数据集,旨在为模型提供充足且多样的训练样本。此外,还使用了运动模糊和焦点模糊进行退化处理,使数据更贴近现实中的模糊图像。而后在该数据集上,将GovRGAN与AutoEncoder网络、U-Net做对比实验,验证了GovRGAN在复原政务模糊图像方面展现出出色的性能,复原后的图像质量得到了显著提升。特别是在运动模糊数据集上,与U-Net相比,所提算法的PSNR和SSIM值分别提高了9.664 dB和0.157。 展开更多

关键词 政务数据处理 模糊图像复原 生成对抗网络 卷积神经网络 AutoEncoder网络 U-Net网络

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基于改进U-Net结构生成对抗网络的运动模糊绝缘子图像复原方法 被引量：16

7

作者 崔昊杨 韩奕 +2 位作者 张驯 王茺 刘诚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2594-2603,共10页

为通过提高输电线路巡检航拍绝缘子过程中产生的运动模糊图像质量来提高检测准确率,文章提出一种基于改进U-Net结构生成对抗网络的运动模糊绝缘子图像复原方法。为有效融合图像深、浅层特征,基于U-NetL1结构搭建生成网络,并在特征融合... 为通过提高输电线路巡检航拍绝缘子过程中产生的运动模糊图像质量来提高检测准确率,文章提出一种基于改进U-Net结构生成对抗网络的运动模糊绝缘子图像复原方法。为有效融合图像深、浅层特征,基于U-NetL1结构搭建生成网络,并在特征融合过程添加并行注意力机制,加强对有效特征的学习,下采样层级联空洞空间金字塔池化与残差模块,扩宽感受野和加深网络深度的同时避免梯度消失问题;另外,采用内容损失与对抗损失作为损失函数,以提高复原图像质量。构建绝缘子运动模糊图像数据集进行实验,与Deblur GAN、SRN等方法的对比结果表明,本文方法的峰值信噪比、结构相似度指标均高于其他算法;采用YOLOv4进行目标检测实验,其结果表明该方法对提升绝缘子检测准确率具有一定实际意义。 展开更多

关键词 运动模糊图像复原 生成对抗网络 U-Net 注意力机制 空洞空间金字塔池化

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道路交通模糊图像多尺度清晰化复原方法研究 被引量：2

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作者 吴兰 范晋卿 文成林 《现代电子技术》 2022年第9期21-28,共8页

针对智慧交通监控中由于车速过快或成像距离较远导致的道路交通图像模糊问题,采用生成对抗的思想,提出一种多尺度金字塔盲去模糊网络模型方法。该方法基于特征金字塔原理对道路交通图像进行多尺度和多特征的提取和融合;在局部和全局判... 针对智慧交通监控中由于车速过快或成像距离较远导致的道路交通图像模糊问题,采用生成对抗的思想,提出一种多尺度金字塔盲去模糊网络模型方法。该方法基于特征金字塔原理对道路交通图像进行多尺度和多特征的提取和融合;在局部和全局判别器的基础上提出下采样多尺度判别器,在不同分辨率和随机补丁的图像上进行充分判断;引入多尺度结构相似性损失函数进一步约束高质量图像的生成,并在GoPro和收集整理的道路交通数据集上进行仿真实验验证。仿真结果表明,相较于DeblurGAN和SRN的经典去模糊网络模型,PSNR值最高提升了3.27,SSIM值最高提升了0.12,MOS值最高提升了0.3,在大幅度增强道路交通图像视觉效果的同时,还能够实现监控模糊图像稳定且高质量的复原,在不同道路交通场景下均具有较好的泛化性能。 展开更多

关键词 模糊图像复原 道路交通 多特征提取 多特征融合 生成对抗网络 深度学习 对比验证

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基于模糊核估计和交替Transformer的二维码图像去运动模糊算法

9

作者 石彬 成苗 +1 位作者 张绍兵 曾尚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期234-239,共6页

在生产生活中,运动模糊的存在增加了二维码(QR code)识别的难度。针对这一问题,提出一种基于模糊核估计和交替Transformer的QR code图像去运动模糊算法。首先,针对目前去运动模糊算法对中间退化过程缺少解释的问题,使用一个模糊核估计网... 在生产生活中,运动模糊的存在增加了二维码(QR code)识别的难度。针对这一问题,提出一种基于模糊核估计和交替Transformer的QR code图像去运动模糊算法。首先,针对目前去运动模糊算法对中间退化过程缺少解释的问题,使用一个模糊核估计网络(KEN)动态估计模糊核的形状和参数,并在将KEN的输出和原图做维纳滤波后,指导后续复原网络更好地去运动模糊;其次,针对基于窗口的Transformer捕捉全局特征的能力较弱,传统Transformer计算复杂度较高的问题,提出一个基于局部窗口的Transformer块(LTB)和基于全局轴的Transformer块(GTB)结合的交替Transformer模块(ATB),交替提取局部和全局的特征;最后,针对输入为单一尺度图像时模型无法处理不同层次模糊的问题,提出一个多尺度特征融合模块(MSFFB)。这样,模型能从多尺度输入图像提取特征,有效利用上下文信息,并更好地保留和恢复图像细节。在运动模糊QR code图像数据集上的实验结果表明,对于线性模糊核测试集,所提算法相较于复原效果第2名的Uformer(U-shaped Transformer)-B在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)上分别提升了3.11%、1.23%;对于非线性模糊核测试集,所提算法相较于Uformer-B在PSNR和SSIM上分别提升了7.13%、2.19%,同时,在乘加累积操作量(MAC)上减少了77.22%,在所有对比算法中取得最优,在模型参数量(Param)上下降了83.5%。此外,采用YOLOv4和ZBar进行目标检测和识别实验,结果表明所提算法对提高QR code检测和识别效率具有一定实际意义。 展开更多

关键词 TRANSFORMER 二维码 运动模糊图像复原 模糊核估计 多尺度

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基于差分自相关的运动模糊图像尺度参数识别 被引量：16

10

作者 郭永彩 丁小平 高潮 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期134-140,共7页

在运动模糊图像盲复原的过程中,对点扩散函数(PSF)进行准确识别具有非常重要的意义。当识别出运动模糊方向后,二维PSF的识别问题就可以转化成一维PSF的识别,进而提出用一阶差分自相关的方法识别运动模糊尺度。给出了差分自相关方法用于... 在运动模糊图像盲复原的过程中,对点扩散函数(PSF)进行准确识别具有非常重要的意义。当识别出运动模糊方向后,二维PSF的识别问题就可以转化成一维PSF的识别,进而提出用一阶差分自相关的方法识别运动模糊尺度。给出了差分自相关方法用于尺度识别的理论分析,重点研究和推证了在该方法下噪声对模糊尺度识别的影响,提出了改进的差分自相关方法。仿真结果表明,本文方法识别尺度准确,且提高了适应噪声环境能力。最后对实际运动模糊图像的模糊尺度进行了识别,维纳滤波复原结果进一步验证了本文方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 运动模糊图像复原 运动模糊尺度 差分自相关 抗噪性

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基于PMP的钢轨三维形貌在线测量模糊条纹复原 被引量：3

11

作者 袁宏翔 李金龙 +1 位作者 罗鹏 高晓蓉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期695-700,共6页

在线相位测量轮廓术(PMP)中,当被测物体运动速度较高时,所采集的变形条纹往往为运动模糊图像,使得复原误差增大,严重时可能导致三维重建无法进行。将在线PMP运用于钢轨外形及表面缺陷的在线三维测量时,为了实现钢轨表面模糊变形条纹的... 在线相位测量轮廓术(PMP)中,当被测物体运动速度较高时,所采集的变形条纹往往为运动模糊图像,使得复原误差增大,严重时可能导致三维重建无法进行。将在线PMP运用于钢轨外形及表面缺陷的在线三维测量时,为了实现钢轨表面模糊变形条纹的清晰化,本文对维纳滤波法、点扩散函数算法、盲解卷积算法和Richardson-Lucy算法等几种模糊图像复原算法进行了对比分析,用峰值信噪比对模糊条纹图像的复原效果进行评估。同时,研究了车辆运行速度和图像复原效果之间的关系,得出了复原效果与运行速度之间的关系曲线,进行了误差分析,并用在线PMP实现了钢轨外形的三维重建。理论及实验结果表明:在对钢轨外形轮廓及表面缺陷的在线三维测量时,Richardson-Lucy算法的复原效果最佳,图像复原程度与车辆运行速度呈多项式关系。 展开更多

关键词 变形条纹 模糊图像复原 Richardson-Lucy算法 峰值信噪比

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基于cGAN的下采样LG谱图像优化重建

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作者 叶皓 王麓懿 +1 位作者 吴雪炜 张勇 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期752-758,共7页

对于复杂图像的拉盖尔高斯(Laguerre-Gaussian,LG)谱成像,因为满足奈奎斯特采样率的高阶LG模式系数无法测得,重建图像的失真不可避免,而神经网络算法通过先验学习,可以对失真图像实现较为清晰的复原.提出基于条件生成对抗网络(Condition... 对于复杂图像的拉盖尔高斯(Laguerre-Gaussian,LG)谱成像,因为满足奈奎斯特采样率的高阶LG模式系数无法测得,重建图像的失真不可避免,而神经网络算法通过先验学习,可以对失真图像实现较为清晰的复原.提出基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,cGAN)的图像优化重建方法,在处理下采样的LG谱单像素成像和旋转运动模糊图像中均取得了较好的效果.在1.87%的LG谱采样率下,该方法能将Kaggle数据集人像二值图像的结构相似性(Structural Similarity,SSIM)指数提升至0.8以上,和经典图像去噪算法相比有显著提升. 展开更多

关键词 频谱下采样 拉盖尔高斯模式 cGAN 图像优化重建 单像素成像 旋转运动模糊图像复原

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