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Deep-Dark-Net:一种基于生成对抗网络的导星相机暗流预测模型
1
作者
曲伯桓
杨贺珺
+14 位作者
何宇轩
郭远昊
刘宇
曹子皇
齐朝祥
于涌
王培培
赵永恒
张勇
王淑青
栗剑
吕冠儒
曹兴华
向铭
邱虹云
《天文学进展》
CSCD
北大核心
2024年第4期683-697,共15页
暗流会影响图像质量、降低星像的信噪比,进而影响星像位置和流量测量的精度,因此需要在天文数据处理中准确估计并去除暗流。LAMOST导星图像处理的需求为:在无暗场图像情况下高精度处理历史导星图像数据,简化导星相机暗场图像拍摄的步骤...
暗流会影响图像质量、降低星像的信噪比,进而影响星像位置和流量测量的精度,因此需要在天文数据处理中准确估计并去除暗流。LAMOST导星图像处理的需求为:在无暗场图像情况下高精度处理历史导星图像数据,简化导星相机暗场图像拍摄的步骤,可以利用导星图像的特性反演和生成高精度可靠的暗场图像。利用LAMOST导星原始数据的特性,提出一种基于生成对抗网络模型来精确估计暗流的新方法——Deep-Dark-Net。该方法利用条件生成对抗网络,构建导星图像Overscan区域、Optical Black区域与对应的有效成像区域噪声之间的关联模型,从而通过这些区域反演和重构高精度暗场图像。实验表明:Deep-Dark-Net预测的暗流与真实暗流的符合度高于传统方法,满足了LAMOST望远镜导星图像处理对暗场图像的需求。该工作不仅为天文图像暗流的处理提供了一种新思路、新方法,也为深度学习技术在天文图像处理中的潜在价值和应用方向提供了重要的视角和示例。
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关键词
暗流
深度学习
条件生成对抗网络
deep-dark-net
LAMOST
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职称材料
基于深度学习的暗光场景下图像优化研究
2
作者
刘亮龙
罗梦贞
《激光杂志》
北大核心
2025年第8期123-127,共5页
为了增强识别准确性和可靠性,提出基于深度学习的暗光场景下图像优化方法。利用深度曲线估计网络自动调整暗光场景下图像的亮度,利用编码器-解码器架构和跳跃连接方式提取暗光图像中的特征;并在特征提取过程中引入坐标注意力机制,使网...
为了增强识别准确性和可靠性,提出基于深度学习的暗光场景下图像优化方法。利用深度曲线估计网络自动调整暗光场景下图像的亮度,利用编码器-解码器架构和跳跃连接方式提取暗光图像中的特征;并在特征提取过程中引入坐标注意力机制,使网络能够关注暗光图像中方向和位置上的关键信息;引入核选择模块和上采样操作去除噪声并恢复图像细节。实验结果表明,该方法不仅改善了暗光图像的视觉效果,还保留了图像的原始颜色信息和细节,暗光图像优化后的置信度均在93%以上。
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关键词
深度学习
暗光场景
Zero-DCE模型
U-Net结构
CA
图像优化
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职称材料
题名
Deep-Dark-Net:一种基于生成对抗网络的导星相机暗流预测模型
1
作者
曲伯桓
杨贺珺
何宇轩
郭远昊
刘宇
曹子皇
齐朝祥
于涌
王培培
赵永恒
张勇
王淑青
栗剑
吕冠儒
曹兴华
向铭
邱虹云
机构
大连理工大学国际信息与软件学院
北京工业大学
中国科学院国家天文台
中国科学院上海天文台
中国科学院大学
光速视觉(北京)科技有限公司
出处
《天文学进展》
CSCD
北大核心
2024年第4期683-697,共15页
基金
国家自然科学基金(12073047)。
文摘
暗流会影响图像质量、降低星像的信噪比,进而影响星像位置和流量测量的精度,因此需要在天文数据处理中准确估计并去除暗流。LAMOST导星图像处理的需求为:在无暗场图像情况下高精度处理历史导星图像数据,简化导星相机暗场图像拍摄的步骤,可以利用导星图像的特性反演和生成高精度可靠的暗场图像。利用LAMOST导星原始数据的特性,提出一种基于生成对抗网络模型来精确估计暗流的新方法——Deep-Dark-Net。该方法利用条件生成对抗网络,构建导星图像Overscan区域、Optical Black区域与对应的有效成像区域噪声之间的关联模型,从而通过这些区域反演和重构高精度暗场图像。实验表明:Deep-Dark-Net预测的暗流与真实暗流的符合度高于传统方法,满足了LAMOST望远镜导星图像处理对暗场图像的需求。该工作不仅为天文图像暗流的处理提供了一种新思路、新方法,也为深度学习技术在天文图像处理中的潜在价值和应用方向提供了重要的视角和示例。
关键词
暗流
深度学习
条件生成对抗网络
deep-dark-net
LAMOST
Keywords
dark current
deep learning
conditional generative adversarial networks
deep-dark-net
LAMOST
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
P111.21 [天文地球—天文学]
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职称材料
题名
基于深度学习的暗光场景下图像优化研究
2
作者
刘亮龙
罗梦贞
机构
桂林学院理工学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第8期123-127,共5页
基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(No.2022KY1575)。
文摘
为了增强识别准确性和可靠性,提出基于深度学习的暗光场景下图像优化方法。利用深度曲线估计网络自动调整暗光场景下图像的亮度,利用编码器-解码器架构和跳跃连接方式提取暗光图像中的特征;并在特征提取过程中引入坐标注意力机制,使网络能够关注暗光图像中方向和位置上的关键信息;引入核选择模块和上采样操作去除噪声并恢复图像细节。实验结果表明,该方法不仅改善了暗光图像的视觉效果,还保留了图像的原始颜色信息和细节,暗光图像优化后的置信度均在93%以上。
关键词
深度学习
暗光场景
Zero-DCE模型
U-Net结构
CA
图像优化
Keywords
deep learning
dark scenes
Zero DCE model
U-Net structure
CA
image optimization
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Deep-Dark-Net:一种基于生成对抗网络的导星相机暗流预测模型
曲伯桓
杨贺珺
何宇轩
郭远昊
刘宇
曹子皇
齐朝祥
于涌
王培培
赵永恒
张勇
王淑青
栗剑
吕冠儒
曹兴华
向铭
邱虹云
《天文学进展》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的暗光场景下图像优化研究
刘亮龙
罗梦贞
《激光杂志》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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