基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下圖像質(zhì)量提升方法
發(fā)布時(shí)間:2021-05-27 09:20
水下復(fù)雜的成像環(huán)境和光照條件,導(dǎo)致水下圖像存在對比度低、顏色失真、紋理模糊和非均勻光照等主要質(zhì)量退化問題,嚴(yán)重制約著其在水下礦物勘探、水下目標(biāo)檢測分類、水下導(dǎo)航、海洋地理工程勘察以及海洋軍事等領(lǐng)域之中的應(yīng)用。因此,深入研究水下圖像質(zhì)量提升方法,具有重要的理論與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。目前,深度學(xué)習(xí)在去雨、低照度增強(qiáng)、去霧等惡劣成像環(huán)境下的圖像處理問題中,取得了優(yōu)于傳統(tǒng)方法的結(jié)果。但是深度學(xué)習(xí)需要大量的且包含盡可能大的變化性的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,相比于自然空氣場景圖像中數(shù)十萬、百萬甚至千萬量級的有標(biāo)樣本數(shù),在水下環(huán)境中采集大量圖像數(shù)據(jù)集是非常困難的,且難以獲得對應(yīng)的理想成像環(huán)境下的高質(zhì)量圖像作為標(biāo)簽樣本,從而限制了深度學(xué)習(xí)在水下圖像質(zhì)量提升問題中的應(yīng)用。論文圍繞水下圖像質(zhì)量提升問題展開,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下圖像質(zhì)量提升方法。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對只有小量無標(biāo)水下圖像的問題,本文提出基于圖像特征匹配的仿真方法,實(shí)現(xiàn)簡單而有效的空氣場景圖像到水下場景圖像的風(fēng)格遷移,獲得大量有標(biāo)仿真水下圖像集。(2)結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水下圖像處理的領(lǐng)域知識,設(shè)計(jì)適合本文任務(wù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
【文章來源】:廈門大學(xué)福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于圖像處理的增強(qiáng)技術(shù)
1.2.2 基于成像模型的復(fù)原技術(shù)
1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法
1.3 論文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)研究工作
2.1 引言
2.2 水下圖像質(zhì)量提升理論基礎(chǔ)
2.2.1 水中光傳播的光學(xué)特性
2.2.2 圖像預(yù)處理技術(shù)
2.3 深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
2.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在惡劣成像環(huán)境下的圖像應(yīng)用
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下圖像質(zhì)量提升方法
3.1 引言
3.2 仿真水下數(shù)據(jù)集
3.2.1 自然水下場景圖像收集
3.2.2 仿真水下圖像集
3.2.3 仿真水下圖像集對比
3.3 深度卷積水下圖像質(zhì)量提升網(wǎng)絡(luò)
3.3.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
3.3.2 圖像預(yù)處理
3.3.3 訓(xùn)練過程
3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.1 引言
4.2 評價(jià)指標(biāo)
4.2.1 有參考圖像質(zhì)量評價(jià)
4.2.2 無參考圖像質(zhì)量評價(jià)
4.2.3 主觀質(zhì)量評價(jià)
4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.3.1 預(yù)處理和批量歸一化的影響
4.3.2 仿真水下圖像
4.3.3 真實(shí)水下圖像
4.3.4 高層任務(wù)應(yīng)用
4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究工作及成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]水下圖像增強(qiáng)和復(fù)原方法研究進(jìn)展[J]. 郭繼昌,李重儀,郭春樂,陳善繼. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(03)
[2]水下光電成像技術(shù)與裝備研究進(jìn)展(下)[J]. 金偉其,王霞,曹峰梅,黃有為,劉敬,李海蘭,徐超. 紅外技術(shù). 2011(03)
本文編號:3207314
【文章來源】:廈門大學(xué)福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于圖像處理的增強(qiáng)技術(shù)
1.2.2 基于成像模型的復(fù)原技術(shù)
1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法
1.3 論文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)研究工作
2.1 引言
2.2 水下圖像質(zhì)量提升理論基礎(chǔ)
2.2.1 水中光傳播的光學(xué)特性
2.2.2 圖像預(yù)處理技術(shù)
2.3 深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
2.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在惡劣成像環(huán)境下的圖像應(yīng)用
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下圖像質(zhì)量提升方法
3.1 引言
3.2 仿真水下數(shù)據(jù)集
3.2.1 自然水下場景圖像收集
3.2.2 仿真水下圖像集
3.2.3 仿真水下圖像集對比
3.3 深度卷積水下圖像質(zhì)量提升網(wǎng)絡(luò)
3.3.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
3.3.2 圖像預(yù)處理
3.3.3 訓(xùn)練過程
3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.1 引言
4.2 評價(jià)指標(biāo)
4.2.1 有參考圖像質(zhì)量評價(jià)
4.2.2 無參考圖像質(zhì)量評價(jià)
4.2.3 主觀質(zhì)量評價(jià)
4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.3.1 預(yù)處理和批量歸一化的影響
4.3.2 仿真水下圖像
4.3.3 真實(shí)水下圖像
4.3.4 高層任務(wù)應(yīng)用
4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究工作及成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]水下圖像增強(qiáng)和復(fù)原方法研究進(jìn)展[J]. 郭繼昌,李重儀,郭春樂,陳善繼. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(03)
[2]水下光電成像技術(shù)與裝備研究進(jìn)展(下)[J]. 金偉其,王霞,曹峰梅,黃有為,劉敬,李海蘭,徐超. 紅外技術(shù). 2011(03)
本文編號:3207314
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