基于深度融合网络的煤矿图像尘雾清晰化算法

论文摘要

针对现有煤矿尘雾图像清晰化算法存在的过增强现象和适用性不足等问题,提出一种基于深度融合网络的清晰化复原算法。深度融合网络主要包括3个部分,即图像预处理模块、特征融合模块以及图像输出模块。图像预处理模块基于对比度增强函数、亮度增强函数和伽马校正函数对输入图像进行处理,获取表征不同增强方式及程度的图像序列。由于图像尘雾清晰化需要同时考虑图像的局部信息和全局信息,在空间金字塔池化和上下文信息聚合网络的基础上提出了能够实现双向的上下文信息提取的双金字塔模块,该模块包括2个空洞卷积的串联子块,其中1个子块是以对多个尺度的空洞卷积按尺度由小到大进行串联组成,另1个子块是以对多个尺度的空洞卷积按尺度由大小进行串联组成。图像输出模块主要对特征融合层获取的特征进行处理,从而输出三通道图像,即为最终的尘雾清晰化的图像。为了获取训练数据,本文在煤矿井下清晰图像的基础上基于尘雾图像形成机理构建了较大规模的训练数据集。在训练的过程中,采用了最小平方误差损失函数和基于VGG网络的内容损失函数对网络进行优化。为评价本文提出的基于深度融合网络的清晰化算法的有效性,选取其他6种有代表性的清晰化算法进行对比。实验结果显示,本文算法在主观评价和客观评价方面都优于上述算法,表明本文算法能够有效解决过增强现象,并提升煤矿图像的清晰度和可视化效果。

论文目录

• 1 煤矿尘雾图像形成的物理机理
• 2 卷积神经网络理论及多尺度融合技术
•   2.1 卷积神经网络概述
•   2.2 空洞卷积与多尺度信息提取
• 3 基于深度融合网络的清晰化算法
•   3.1 融合策略下的图像预处理
•   3.2 双金字塔模块
•   3.3 深度融合网络的网络架构和训练细节
•   3.4 模型训练和损失函数
• 4 实验和分析
•   4.1 训练数据集准备
•   4.2 主观评价结果
•   4.3 客观评价结果
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 智宁,毛善君,李梅,苏颖

关键词: 尘雾图像清晰化,双金字塔模块,深度融合网络,煤矿图像

来源: 煤炭学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用

单位: 北京大学地球与空间科学学院,中国科学院电子学研究所

基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804300)

分类号: TD714;TP391.41

DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2018.0606

页码: 655-666

总页数: 12

文件大小: 2076K

下载量: 247