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基于多结构融合WGAN的模糊绝缘子图像复原方法研究
被引量：
2
1
作者
芦肇基
沈艳霞
谭永强
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第22期166-175,共10页
为解决因不可抗力因素导致无人机航拍绝缘子图像发生运动模糊的问题,提出一种基于多结构融合Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generate adversarial networks, WGAN)的模糊绝缘子图像复原方法。针对模糊图像复原问题,对基于Wassers...
为解决因不可抗力因素导致无人机航拍绝缘子图像发生运动模糊的问题,提出一种基于多结构融合Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generate adversarial networks, WGAN)的模糊绝缘子图像复原方法。针对模糊图像复原问题,对基于Wasserstein距离的生成对抗网络加以改进,在损失函数中引入梯度惩罚项优化训练过程,保证模型训练的稳定性并提高图像复原质量。在生成网络中融入空洞卷积残差网络和卷积注意力机制,加强神经网络对图像有效特征的学习。实验结果表明,通过与其他算法比较,所提方法在峰值信噪比和结构相似度两种指标上均高于其他算法。对不同算法生成的图像进行比较,证明了该方法能有效提取图像细节特征,提高模糊绝缘子图像的复原质量。采用YOLOv5s目标检测算法进行实验,证明了所提方法对目标检测的准确率有所提升。
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关键词
绝缘子图像复原
生成对抗网络
残差网络
卷积注意力机制
深度学习
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题名
基于多结构融合WGAN的模糊绝缘子图像复原方法研究
被引量：
2
1
作者
芦肇基
沈艳霞
谭永强
机构
江南大学物联网工程学院
国网江苏省电力有限公司南京供电公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第22期166-175,共10页
基金
国家自然科学基金项目资助(61573167,61572237)。
文摘
为解决因不可抗力因素导致无人机航拍绝缘子图像发生运动模糊的问题,提出一种基于多结构融合Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generate adversarial networks, WGAN)的模糊绝缘子图像复原方法。针对模糊图像复原问题,对基于Wasserstein距离的生成对抗网络加以改进,在损失函数中引入梯度惩罚项优化训练过程,保证模型训练的稳定性并提高图像复原质量。在生成网络中融入空洞卷积残差网络和卷积注意力机制,加强神经网络对图像有效特征的学习。实验结果表明,通过与其他算法比较,所提方法在峰值信噪比和结构相似度两种指标上均高于其他算法。对不同算法生成的图像进行比较,证明了该方法能有效提取图像细节特征,提高模糊绝缘子图像的复原质量。采用YOLOv5s目标检测算法进行实验,证明了所提方法对目标检测的准确率有所提升。
关键词
绝缘子图像复原
生成对抗网络
残差网络
卷积注意力机制
深度学习
Keywords
insulator image restoration
generative adversarial networks
residual networks
convolution attention mechanism
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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作者
出处
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1
基于多结构融合WGAN的模糊绝缘子图像复原方法研究
芦肇基
沈艳霞
谭永强
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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