智能手機(jī)的拍照功能十分便捷,與人們?nèi)粘Ｉ蠲懿豢煞?隨著科技的發(fā)展和人們生活水平的日益提升,人們對(duì)手機(jī)拍照質(zhì)量的要求也逐漸提高,但是由于智能手機(jī)體積較小,必然導(dǎo)致其內(nèi)置相機(jī)的物理限制——鏡頭的光學(xué)參數(shù)、傳感器的尺寸以及缺乏特定硬件支持等,對(duì)其拍照質(zhì)量大有影響,無(wú)法達(dá)到單反相機(jī)的拍照質(zhì)量。物理上的限制無(wú)法完全克服,但可以通過(guò)后期處理進(jìn)行圖像增強(qiáng),從而提升照片質(zhì)量。目前后期處理的方法通常是通過(guò)專業(yè)的修圖軟件進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整,費(fèi)時(shí)費(fèi)力且需具備一定的專業(yè)技能。因此論文提出一種全自動(dòng)端到端的基于深度學(xué)習(xí)的方法,其目標(biāo)是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)手機(jī)照片到單反照片的映射,常見(jiàn)的處理圖像到圖像轉(zhuǎn)換問(wèn)題的深度學(xué)習(xí)方法是利用均方誤差損失函數(shù)加卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。論文主要工作包括以下方面:（1）對(duì)損失函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,在傳統(tǒng)的均方誤差損失函數(shù)上加上對(duì)抗損失和內(nèi)容損失組成一個(gè)多項(xiàng)損失函數(shù)使生成圖像更真實(shí),替換標(biāo)準(zhǔn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),并在其中引入殘差網(wǎng)絡(luò)的跳躍連接使圖像細(xì)節(jié)信息更好的保留。（2）開(kāi)發(fā)一個(gè)基于Web端的手機(jī)照片增強(qiáng)系統(tǒng),將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型移植到服務(wù)器上以提供一種服務(wù),用戶可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)端上傳手機(jī)照... 

【文章來(lái)源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?ＭＰ模型神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖??

２．２前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＦＮＮ）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最簡(jiǎn)單??也最為基礎(chǔ)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２－２所示，網(wǎng)絡(luò)中大體可以??分為３種類層，將第一層稱為輸入層，最后一層為輸出層，其他中間層稱為隱藏??層，每層包含若干個(gè)神經(jīng)元。每一個(gè)神經(jīng)元都只接受上一層神經(jīng)元的輸出，然后??傳遞給下一層神經(jīng)元，以此類推，直至輸出層輸出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)都??沿一個(gè)方向傳播，其間沒(méi)有任何反饋。??圖２－２前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳播過(guò)程為，假設(shè)輸入層有ｎ個(gè)輸入；ｃ，，對(duì)應(yīng)有ｎ個(gè)權(quán)重??ｂ為偏置項(xiàng)，將其加權(quán)和傳遞給下一層中的神經(jīng)元，然后通過(guò)神??／＝１??經(jīng)元中的激活函數(shù)笑（；〇后得到輸出ｙＵ）：??ａ??ｙ（ｘ）＝尺?Ｕ（ｊｖ））?＝?ｇ（［＜ｙ，ｊｒ，?＋?Ａ）?（２－１）??／＝！??對(duì)于第／層網(wǎng)絡(luò)

輸入值的加權(quán)和進(jìn)行非線性變換。如果沒(méi)有激活函數(shù)，每個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)只能進(jìn)行??線性變換，即使增加再多的神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)層，最終的輸出也只是輸入的線性變換??的疊加，這是無(wú)法處理現(xiàn)實(shí)世界中大多數(shù)情形下線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)的。如圖２－３為??幾種常用的激活函數(shù)：??ｙ?個(gè)?ｙ??０?ｘ?０?ｘ??Ｓｉｇｍｏｉｄ?ＲｃＬｕ??ｙ個(gè)?，??０?Ｘ??＾?０?Ｘ??＿Ｊ??ｔａｎｈ?Ｌｅａｋｙ?Ｒｅ?Ｉ＾Ｕ??圖２－３常用激活函數(shù)圖??（１）?Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)：表達(dá)式為（２－３）式，函數(shù)輸出范圍在［０，１］之間，總是??非負(fù)值，函數(shù)單調(diào)遞增，當(dāng)取一個(gè)較大負(fù)值時(shí)輸出為０，當(dāng)取一個(gè)較大正值時(shí)輸??１０??


本文編號(hào)：2955880