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基于GAN-SUNet网络的电路板红外图像分割方法 被引量：1
1
作者 王力 夏璇 《红外技术》 北大核心 2025年第4期493-500,共8页
红外图像可以直观反映电路板温度及其变化情况。为了解决电路板红外图像上芯片定位困难的问题,本文提出了一种基于GAN-SUNet网络的电路板红外图像分割方法。SUNet网络是在UNet网络的基础上进行改进,通过引入空间金字塔池化模块(SPP)并... 红外图像可以直观反映电路板温度及其变化情况。为了解决电路板红外图像上芯片定位困难的问题,本文提出了一种基于GAN-SUNet网络的电路板红外图像分割方法。SUNet网络是在UNet网络的基础上进行改进,通过引入空间金字塔池化模块(SPP)并修改网络损失函数,减少卷积核数量的方法提高网络检测精度和运行速度。首先,使用生成对抗网络(GAN)对采集到的电路板红外数据进行学习训练并生成仿真红外图像,扩充数据集;然后,使用生成的数据集对SUNet网络进行训练并通过调整模型参数提升其验证精度;最后,使用训练完毕的模型对电路板上的芯片进行识别检测与图像分割实现电路板红外图像芯片定位。实验结果表明:对于电路板红外图像分割,GAN-SUNet网络平均交并比达到93.77%,可以有效减轻人工定位芯片提取数据的压力,为之后芯片温度数据处理提供有力保障。 展开更多
关键词 电路板图像分割 深度学习 红外图像 Unet 生成对抗网络
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基于DCGAN和U^(2)-Net模型的齿轮点蚀辨识
2
作者 刘妤 谭钦宜 古前程 《振动与冲击》 北大核心 2025年第10期301-310,共10页
结合改建的齿轮试验台能够在线获取齿轮工作齿面图像的优势,探讨了基于机器视觉技术实现齿轮点蚀辨识的方法,并开展了试验研究。针对齿轮点蚀样本稀缺,采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCG... 结合改建的齿轮试验台能够在线获取齿轮工作齿面图像的优势,探讨了基于机器视觉技术实现齿轮点蚀辨识的方法,并开展了试验研究。针对齿轮点蚀样本稀缺,采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN),实现了样本的多样化、高质量扩增;结合前期研究基础,提取了齿轮的有效工作齿面,实现了齿面倾斜校正和畸变修正;引入ECA注意力机制,改进了U^(2)-Net模型,实现了齿轮点蚀图像感兴趣区域的精确分割;在此基础上,通过统计齿轮历史点蚀率,构建了基于图像信号的齿轮点蚀辨识模型,实现了齿轮点蚀辨识。结果表明:采用机器视觉技术实现齿轮点蚀辨识的方法是可行的,基于DCGAN和U^(2)-Net模型的齿轮点蚀识别准确率达93.56%。研究成果可为齿轮点蚀辨识提供一种更为直接、可靠的方法,对于机械装备的状态监测有一定的参考价值。 展开更多
关键词 齿轮 点蚀 模式识别 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) U^(2)-net
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基于GAN和MS-ResNet的房颤自动检测模型 被引量：1
3
作者 秦静 韩悦 +3 位作者 王立永 季长清 刘璐 汪祖民 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期15-26,共12页
房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度... 房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度残差网络(multiscale residual net, MS-ResNet)的房颤自动检测模型,该网络使用GAN合成具有高形态相似性的单导联心电数据来解决数据的隐私和不平衡问题。同时,设计了MS-ResNet特征提取策略,从不同尺度提取不同大小信号段的特征,从而有效地捕捉P波消失和RR间期不规则特征。该模型联合这两种策略不仅为房颤自动检测生成高质量心电图(electrocardiogram,ECG)数据,还可以利用多尺度网格提取不同波之间的时序特征。在PhysioNet Challenge2017公开ECG数据集上以及平衡后的数据集上评估了MS-ResNet的性能,并将其与现有的房颤分类模型进行了比较。实验结果表明,MS-ResNet在平衡后的数据集上平均F1值和精确率分别达到0.914 1和91.56%,与不平衡数据集相比,F1提高了4.5%,精确率提高了3.5%。 展开更多
关键词 心电图 房颤 生成对抗网络 多尺度 自动检测
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基于UNet3+生成对抗网络的视频异常检测 被引量：2
4
作者 陈景霞 林文涛 +1 位作者 龙旻翔 张鹏伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期777-784,共8页
为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P^(2)),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP^(3))。两种方法分别... 为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P^(2)),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP^(3))。两种方法分别对连续输入的视频帧生成预测,引入多种损失函数和光流模型学习其外观与运动信息,通过计算AUC进行性能评估。U3P^(2)方法以6.3 M参数量在Ped2数据集的AUC提升约0.6%,而UP^(3)方法在Avenue数据集的AUC提升约0.8%,验证其能够有效应对不同场景下的异常检测任务。 展开更多
关键词 生成对抗网络 视频异常检测 U型卷积网络 全尺度跳跃连接 密集跳跃连接 光流模型 多尺度特征提取
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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
5
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。 展开更多
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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基于高光谱成像和GAN-SA-UNet算法的烟叶叶脉分割方法研究
6
作者 付主木 郝英杰 +3 位作者 李嘉康 雷翔 堵劲松 徐大勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期193-201,共9页
叶脉作为植物的重要特征,包含生理和遗传信息,针对复杂叶面纹理状态下的细小叶脉边缘分割模糊、分割精度低等问题,以烟叶为研究对象,提出了一种GAN-SA-UNet叶脉分割算法。通过高光谱成像技术获取叶脉与叶面光谱信息,并利用主成分分析(Pr... 叶脉作为植物的重要特征,包含生理和遗传信息,针对复杂叶面纹理状态下的细小叶脉边缘分割模糊、分割精度低等问题,以烟叶为研究对象,提出了一种GAN-SA-UNet叶脉分割算法。通过高光谱成像技术获取叶脉与叶面光谱信息,并利用主成分分析(Principal component analysis,PC A)对其进行降维,得到合成图。在此基础上,引入空间注意力机制,捕捉关键的空间特征,提高分割精度,同时引入对抗网络,优化生成结果,提高叶脉分割的鲁棒性。结果表明:叶脉与叶面光谱PCA前3个主成分解释率达到95.71%,二者降维后的光谱特征表现出明显的可分性,前3个主成分合成图能够凸显叶面与叶脉之间的差异,突出叶脉特征。GAN-SA-UNet分割算法能够捕捉复杂叶面纹理图像的脉络特征,分割准确率和交并比分别达98.93%和66.23%,与原模型相比,分别提高0.18个百分点和4.21个百分点,单幅图像推理时间为4 ms。在对不同产地、部位、等级、类型烟叶验证测试中表现出较强的泛化能力和高效准确的识别能力。 展开更多
关键词 烟叶叶脉分割 高光谱成像技术 U-net 空间注意力机制 生成对抗网络
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基于U-Net判别器的轮胎图像缺陷检测方法研究 被引量：1
7
作者 张兴伟 刘韵婷 +1 位作者 陈浩 丁海峰 《电子测量技术》 北大核心 2024年第16期139-146,共8页
轮胎缺陷检测对轮胎安全性能的鉴定有着重要意义,研究高性能的轮胎异常检测方法对汽车的安全性能极为重要。本文以生成对抗网络为基础提出一种基于U-Net判别器的网络模型UDGANomaly,首先在判别器中引入编码与解码,编码器模块执行逐图像... 轮胎缺陷检测对轮胎安全性能的鉴定有着重要意义,研究高性能的轮胎异常检测方法对汽车的安全性能极为重要。本文以生成对抗网络为基础提出一种基于U-Net判别器的网络模型UDGANomaly,首先在判别器中引入编码与解码,编码器模块执行逐图像分类,解码器模块输出逐像素分类决策,向生成器提供空间相干反馈。其次在生成器的编码器和解码器中引入自注意力机制,进一步关注多尺度特征中包含的代表性信息。最后设计了一种改进的基于结构相似性的生成器损失函数来解决视觉上的不一致性,从而提高不规则纹理检测的鲁棒性。经过对比研究发现本文提出的网络结构在同样的轮胎数据集上异常检测性能明显优于其他传统网络模型,并且平均测试精准度高达95.6%。 展开更多
关键词 异常检测 U-net判别器 深度学习 生成对抗网络
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基于深度学习的肺部CT图像病灶区域分割研究综述 被引量：1
8
作者 李小童 马素芬 +2 位作者 生慧 魏国辉 李欣桐 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期25-42,共18页
肺癌严重威胁人们的生命健康。肺部CT图像病灶区域形态复杂多样,实现高精度的肺部CT图像病变区域分割,成为计算机辅助诊断领域的一个极具挑战性的关键问题。基于深度学习的肺部病灶区域分割不仅可以帮助医生快速、准确地诊断出早期肺癌... 肺癌严重威胁人们的生命健康。肺部CT图像病灶区域形态复杂多样,实现高精度的肺部CT图像病变区域分割,成为计算机辅助诊断领域的一个极具挑战性的关键问题。基于深度学习的肺部病灶区域分割不仅可以帮助医生快速、准确地诊断出早期肺癌,而且对于肺癌的治疗也具有重要的临床价值。为了深入研究肺部病灶区域分割技术,介绍了常用的数据集及评价指标;重点从基于卷积神经网络、基于U-Net模型、基于生成对抗网络三个方面对深度学习肺部病灶区域分割模型进行了综述;结合具体实验总结了近5年国内外研究的创新点,对比分析了各个模型的分割性能;最后总结了各类模型的优缺点,展望了该领域的未来发展方向。 展开更多
关键词 深度学习 肺部病灶区域分割 卷积神经网络 U-net模型 生成对抗网络
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基于计量数据超分辨重构接线错误漏电用户快速定位方法 被引量：2
9
作者 魏洪吉 陈超强 +2 位作者 苏盛 邓乐 陈凤 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期88-101,共14页
低压配电台区中用户零线、地线接线错误漏电故障多发,易酿成人身触电伤亡事故。目前基于多元回归分析的方法虽已应用在定位接线错误漏电故障用户,但受制于台区电流监测设备采样频率不足,存在定位时效性差的固有缺陷。于是提出基于计量... 低压配电台区中用户零线、地线接线错误漏电故障多发,易酿成人身触电伤亡事故。目前基于多元回归分析的方法虽已应用在定位接线错误漏电故障用户,但受制于台区电流监测设备采样频率不足,存在定位时效性差的固有缺陷。于是提出基于计量数据超分辨重构的接线错误漏电用户快速定位方法,通过实现低分辨率数据的重构,突破传统方法在时间分辨率层面的技术瓶颈。首先分析接线错误漏电故障时台区剩余电流的构成,明确台区剩余电流与用户负荷电流的关联特性。继而系统评估传统多元线性回归,Lasso回归,岭回归以及弹性网络回归模型的泛化性能差异,揭示自变量共线性对参数估计稳定性的影响。进一步将时序电流数据映射为二维特征图像,采用增强型超分辨生成对抗网络(ESRGAN)模型进行超分辨重构,通过均方根误差、峰值信噪比与结构相似性指数多维度验证数据重构质量。最终使用重构的高分辨率数据建立弹性网络回归模型定位接线错误漏电用户。基于实验室仿真平台与现场实测数据的对比分析表明所提方法数据重构质量更高,模型拟合程度和接线错误漏电用户定位准确率更高,且故障定位时间与传统方法相比成倍数缩短。 展开更多
关键词 接线错误 多元回归分析 定位时效性 数据重构 生成对抗网络 弹性网络回归模型
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基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法 被引量：2
10
作者 马宾 韩作伟 +3 位作者 徐健 王春鹏 李健 王玉立 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期3385-3407,共23页
人工智能的发展为信息隐藏技术带来越来越多的挑战,提高现有隐写方法的安全性迫在眉睫.为提高图像的信息隐藏能力,提出一种基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法.所提算法通过生成对抗网络与隐写分析器优化网络、隐写分析对抗网络间... 人工智能的发展为信息隐藏技术带来越来越多的挑战,提高现有隐写方法的安全性迫在眉睫.为提高图像的信息隐藏能力,提出一种基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法.所提算法通过生成对抗网络与隐写分析器优化网络、隐写分析对抗网络间的多重对抗训练,构建生成式多重对抗隐写网络模型,生成适合信息隐写的载体图像,提高隐写图像抗隐写分析能力;同时,针对现有生成对抗网络只能生成随机图像,且图像质量不高的问题,设计基于U-Net结构的生成式网络模型,将参考图像的细节信息传递到生成载体图像中,可控地生成高质量目标载体图像,增强信息隐藏能力;其次,采用图像判别损失、均方误差(MSE)损失和隐写分析损失动态加权组合作为网络迭代优化总损失,保障生成式多重对抗隐写网络快速稳定收敛.实验表明,基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法生成的载体图像PSNR最高可达到48.60 dB,隐写分析器对生成载体图像及其隐写图像的判别率为50.02%,所提算法能够生成适合信息嵌入的高质量载体图像,保障隐写网络快速稳定收敛,提高了图像隐写安全性,可以有效抵御当前优秀的隐写分析算法的检测. 展开更多
关键词 隐写 隐写分析 生成对抗网络 多重对抗 U-net
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改进infoGAN和QPSO-VGG16的小样本条件下电机轴承故障诊断方法
11
作者 刘航 张德春 +3 位作者 刘志坚 何蔚 陶韵旭 孟欣雨 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期167-178,共12页
针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(ci... 针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(cinfoGAN)的数据增强模型,在统一的框架下完成所有类别故障数据的生成,提升数据增强工作的质量和效率。进一步,构建基于VGG16网络的故障诊断模型,在交替使用原始和增强图像数据集对VGG16网络进行训练的过程中,通过改进的粒子群优化(QPSO)算法对2类数据集的学习率进行联合寻优,确保VGG16网络达到最佳的性能。在真实的电机轴承振动信号上开展数值实验结果表明,将振动信号转换为图像能够充分发挥VGG16模型对图像数据的特征提取能力,且数据增强和交替训练方法能够使故障诊断的准确率依次提升2.6%和4.5%。 展开更多
关键词 电机轴承 故障诊断 连续小波变换 生成对抗网络 Visual Geometry Group 16
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基于D^(2) GANomaly的轮胎缺陷检测研究
12
作者 刘韵婷 冯欣悦 +1 位作者 李思维 张智星 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第8期91-100,共10页
针对GANomaly模型潜在向量对正样本特征表征能力不足、解码器重构图像质量欠佳以及判别器判别能力不足的问题,提出一种基于D^(2)GANomaly的轮胎X光图像缺陷检测方法。首先,在编码器中引入多尺度动态残差模块(MDRB),通过可变核卷积(AKCo... 针对GANomaly模型潜在向量对正样本特征表征能力不足、解码器重构图像质量欠佳以及判别器判别能力不足的问题,提出一种基于D^(2)GANomaly的轮胎X光图像缺陷检测方法。首先,在编码器中引入多尺度动态残差模块(MDRB),通过可变核卷积(AKConv)与残差连接的组合,动态融合多尺度特征,提高细粒度特征提取能力;其次,在解码器部分引入通道残差子像素解码器(CRSD),利用双解码器并行学习,优化复杂纹理和细节的重建质量;最后,判别网络采用二元并行判别网络(DDMN),通过可切换空洞卷积(SAC)选取最优空洞扩张系数,增强模型对轮胎X光图像中不同大小的缺陷检测能力,进而提高判别能力。实验结果表明,在受试者工作特征曲线下面积(AUC)与平均精度(AP)两项核心性能指标上,所提方法均实现了显著提升,相较于原始模型GANomaly AUC值提升了13.7%,AP值提升了16.4%。由此可见,改进后的模型有效提升了轮胎缺陷的检测精度。 展开更多
关键词 生成对抗网络 异常检测 残差结构 可变核卷积
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生成对抗网络与模糊PID的层流冷却温度控制研究
13
作者 周建新 郭强 +1 位作者 霍彤明 王鸿滔 《热加工工艺》 北大核心 2025年第18期193-197,202,共6页
针对层流冷却过程中存在工况变化、强非线性等复杂因素对温度合理控制的干扰,提出了一种Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein-Generative Adversarial Nets,WGAN)和模糊自整定PID结合的优化控制方法。首先,采用蚁群算法优化模糊PID的... 针对层流冷却过程中存在工况变化、强非线性等复杂因素对温度合理控制的干扰,提出了一种Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein-Generative Adversarial Nets,WGAN)和模糊自整定PID结合的优化控制方法。首先,采用蚁群算法优化模糊PID的隶属度函数和模糊规则,输出PID控制器修正因子,提升温度系统的控制精度。随后,利用博弈对抗策略优化WGAN控制器,提升系统的稳定性。仿真实验表明:该算法可有效提高系统响应速率,提升抗干扰能力,使温度控制精度和系统稳定性得到提高。 展开更多
关键词 层流冷却 WGAN 模糊PID 温度控制 优化控制
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频率先验引导的条件生成对抗去雨网络
14
作者 杨浪 张奕 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期227-233,共7页
大多数基于深度学习的单幅去雨方法将去雨视为简单的端到端映射问题,并未充分利用图像内在的先验信息,导致去雨效果不理想。对此,提出一种结合图像频率先验与条件生成对抗网络的单幅图像去雨网络。该网络的生成器基于改进U-Net设计,判... 大多数基于深度学习的单幅去雨方法将去雨视为简单的端到端映射问题,并未充分利用图像内在的先验信息,导致去雨效果不理想。对此,提出一种结合图像频率先验与条件生成对抗网络的单幅图像去雨网络。该网络的生成器基于改进U-Net设计,判别器中引入了图像的频率信息作为条件约束,使其引导生成器生成更清晰的去雨结果。实验结果表明,该方法在公开雨水数据集上的定性评估和定量评估结果均优于现有方法。 展开更多
关键词 单幅图像去雨 计算机视觉 生成对抗网络 U-net
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多判别器生成对抗网络工业不平衡数据建模方法
15
作者 赵佳 杨澜 刘勤学 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期554-566,共13页
为解决工业场景下不平衡数据建模预测精度较低的问题,提出结合多判别器生成对抗网络及反聚类筛选的工业不平衡数据建模方法来增强模型分类预测效果。针对生成对抗网络模型在训练过程中存在模式崩溃,导致生成数据多样性差的问题,基于集... 为解决工业场景下不平衡数据建模预测精度较低的问题,提出结合多判别器生成对抗网络及反聚类筛选的工业不平衡数据建模方法来增强模型分类预测效果。针对生成对抗网络模型在训练过程中存在模式崩溃,导致生成数据多样性差的问题,基于集成思想,使用多判别器框架改进Wasserstein生成对抗网络,增强模型对模式崩溃问题的鲁棒性;针对生成数据存在噪声的问题,集成有序点集识别聚类结构算法和高斯混合模型聚类算法从密度及分布角度对生成数据进行聚类,采用信息熵反向筛选生成数据扩充少数类样本;在电极升降数据集及UCL带钢缺陷数据集上采用XGBOOST、支持向量机、BP神经网络3种分类模型对比原始不平衡数据、随机过采样、SMOTE算法、原始生成对抗网络与所提方法解决不平衡问题后模型的分类预测效果。实验验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 工业不平衡数据 生成对抗网络 生成数据筛选 信息熵 矿热炉 电极升降 带钢缺陷识别
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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
16
作者 宣文静 张欣玥 《现代电子技术》 北大核心 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UNet++及条件生成对抗网络的道路裂缝检测 被引量：13
17
作者 张海川 彭博 许伟强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S02期158-161,共4页
针对具有各种干扰因子的道路图像,提出一种基于UNet++和条件生成对抗网络(CGAN)的道路图像裂缝检测的分割方法,包括生成器和判别器模型。生成器采用UNet++,目标是生成道路裂缝检测的分割图像。然后再将生成的图像与原始的道路图像进行拼... 针对具有各种干扰因子的道路图像,提出一种基于UNet++和条件生成对抗网络(CGAN)的道路图像裂缝检测的分割方法,包括生成器和判别器模型。生成器采用UNet++,目标是生成道路裂缝检测的分割图像。然后再将生成的图像与原始的道路图像进行拼接,同时将真实的裂纹检测分割图像与条件进行拼接,再将拼接后的真实图像与生成图像传入网络的判别器中。判别器使用马尔可夫判别器(PatchGAN)对真实图片及生成图片每一小块进行打分,最后将所有小块得分取平均来判断图像的真伪。通过生成器与判别器的反复博弈训练,使得生成器生成的裂缝检测分割图像与真实的分割图像高度接近,这样生成器就达到了裂缝检测的效果。通过和全卷积网络(U-Net)及UNet++比较,基于U-Net及UNet++作为生成器的优化网络在Dice系数、像素精确率及召回率上均有提升。不仅如此,从实验的效果图可以发现该算法能更好地排除了干扰因子。 展开更多
关键词 图像分割 裂缝检测 条件生成对抗网络 判别器 生成器
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基于SAU-NetDCGAN的天气云图生成方法 被引量：1
18
作者 杨鹏熙 侯进 +2 位作者 游玺 任东升 杜茂生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1577-1582,共6页
天文台天气监测系统对天气云图存在巨大需求。为解决传统的生成对抗网络在扩充天气云图数据集时模型不稳定以及图像特征丢失等问题,提出一种基于SAU-NetDCGAN的双层嵌入式对抗网络天气云图生成方法,该方法由两层网络相互嵌套组成。首先... 天文台天气监测系统对天气云图存在巨大需求。为解决传统的生成对抗网络在扩充天气云图数据集时模型不稳定以及图像特征丢失等问题,提出一种基于SAU-NetDCGAN的双层嵌入式对抗网络天气云图生成方法,该方法由两层网络相互嵌套组成。首先,第一层嵌入式网络是将U型网络添加到生成对抗式网络的生成器中,该网络作为基础架构,利用编码器与解码器之间的跳跃连接增强图像的边缘特征恢复能力;接着,第二层嵌入式网络是将简化参数注意力机制(simplify-attention, SA)添加到U型网络中,该注意力机制通过简化参数降低了模型复杂度,有效地改善了图像暗部特征丢失的问题;最后设计了一种新的权重计算方式,加强了各特征之间的联系,增加了对图像细节纹理特征的提取。实验结果表明,该方法生成的图像在清晰度、色彩饱和度上与传统的生成对抗网络相比图像质量更好,在峰值信噪比、结构相似性的评价指标下分别提高了27.06 dB和0.606 5。 展开更多
关键词 深度学习 图像生成 生成式对抗网络 U-net 注意力机制
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DenseNet生成对抗网络低照度图像增强方法 被引量：13
19
作者 王照乾 孔韦韦 +1 位作者 滕金保 田乔鑫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期214-220,共7页
针对低照度环境下采集图像存在低信噪比、低分辨率和低照度的问题,提出了一种基于稠密连接网络(DenseNet)生成对抗网络的低照度图像增强方法。利用DenseNet框架建立生成器网络,并将PatchGAN作为判别器网络;将低照度图像传入生成器网络... 针对低照度环境下采集图像存在低信噪比、低分辨率和低照度的问题,提出了一种基于稠密连接网络(DenseNet)生成对抗网络的低照度图像增强方法。利用DenseNet框架建立生成器网络,并将PatchGAN作为判别器网络;将低照度图像传入生成器网络生成照度增强图像,同时利用判别器网络负责监督生成器对低照度图像的增强效果,通过生成器和判别器二者间的博弈不断优化网络权重,最终使得生成器对低照度图像具有较好的增强效果。实验结果表明,该方法与现有主流方法相比较,不仅在对低照度图像亮度增强、清晰度还原等方面优势明显,且在峰值信噪比和结构相似度等图像质量客观评价指标方面也具有显著的优势。 展开更多
关键词 低照度图像增强 生成对抗网络 稠密连接网络 PatchGAN
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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：22
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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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