圖像去霧應用在霧霾嚴重的當今有著廣泛的應用前景,目前暗通道優(yōu)先去霧算法可以得到較好的去霧結果,但是花費時間較長、圖像在天空部分存在紋理、天空與景物的銜接處不自然、處理結果較暗限制了其進一步應用。隨著深度學習的發(fā)展,將深度學習算法與去霧需求相結合,利用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）處理霧霾圖像,得到效果好、應用廣泛、處理時間可接受的結果成為趨勢。本文對暗通道優(yōu)先去霧算法進行優(yōu)化,提出了一種基于卷積神經網絡的去霧算法。同時,本文利用并行卷積神經網絡算法訓練時間短、可從原始輸入學習高階不變特征的特性,采用開放運算語言（Open Computing Language,OpenCL）設計并優(yōu)化并行卷積神經網絡;同時解決現有卷積神經網絡并行化時硬盤利用率低、成本過高、硬件實現難度大以及跨平臺性不強的問題,達到了對圖像進行去霧處理,并縮短處理時間的目的。首先,本文對卷積神經網絡的概念、實現原理、關鍵技術進行了探討,以典型的LeNet5網絡為例,探討了網絡每層的功能和實現方式。然后本文對典型的去霧算法進行了分析,主要是暗通道優(yōu)先去霧算法,并在此基礎上提... 

【文章頁數】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 論文組織結構
第二章 卷積神經網絡
    2.1 卷積神經網絡的概念
    2.2 卷積神經網絡實現原理
        2.2.1 神經網絡介紹
        2.2.2 卷積神經網絡的實現
    2.3 卷積神經網絡結構
第三章 典型去霧算法分析
    3.1 基于大氣光照物理模型的去霧算法
        3.1.1 暗通道優(yōu)先去霧算法
        3.1.2 基于濾波的去霧算法
        3.1.3 基于均值濾波的實時去霧算法
    3.2 基于圖像增強的去霧算法
        3.2.1 自適應直方圖均衡化算法
        3.2.2 基于自適應對比度及色階增強的圖像算法
        3.2.3 基于多尺度Retinex圖像增強技術
    3.3 幾種去霧算法的結果對比
第四章 去霧CNN設計與暗通道優(yōu)先算法優(yōu)化
    4.1 霧霾圖像數據集的建立
        4.1.1 數據集生成原理
        4.1.2 圖像數據集的處理與生成
    4.2 去霧卷積神經網絡
        4.2.1 batchsize大小的選擇
        4.2.2 網絡訓練結果
    4.3 暗通道優(yōu)先去霧算法的優(yōu)化
        4.3.1 大氣光值計算的優(yōu)化
        4.3.2 圖像恢復公式中t(x)的替代
        4.3.3 基于天空檢測的天空修正
        4.3.4 基于JND模型的圖像修正
    4.4 處理結果分析
第五章 基于OpenCL的CNN去霧算法優(yōu)化
    5.1 OpenCL結構分析
        5.1.1 平臺模型
        5.1.2 執(zhí)行模型
        5.1.3 內存模型
        5.1.4 OpenCL共享虛擬存儲器
    5.2 去霧卷積神經網絡的設計
        5.2.1 卷積神經網絡結構選型
        5.2.2 主要模塊介紹
    5.3 去霧卷積神經網絡并行化結構設計與優(yōu)化
        5.3.1 單卷積過程并行
        5.3.2 多卷積數據并行
    5.4 去霧算法內核設計
    5.5 結果分析
        5.5.1 CNN訓練與測試結果
        5.5.2 卷積神經網絡優(yōu)化效果
        5.5.3 暗通道優(yōu)先去霧算法優(yōu)化的時間對比
        5.5.4 串、并行卷積神經網絡訓練時間對比
        5.5.5 處理不同尺寸圖像的用時對比
第六章 結論
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于遞進卷積神經網絡的臺標識別及其并行化[J]. 許子立,姚劍敏,郭太良.  電視技術. 2016(05)
[2]并行交叉的深度卷積神經網絡模型[J]. 湯鵬杰,王瀚漓,左凌軒.  中國圖象圖形學報. 2016(03)
[3]一種快速暗通道去霧算法[J]. 幸山,嚴華,雷印杰.  計算機測量與控制. 2015(12)
[4]卷積神經網絡的FPGA并行加速方案設計[J]. 方睿,劉加賀,薛志輝,楊廣文.  計算機工程與應用. 2015(08)
[5]單幅圖像快速去霧霾算法[J]. 劉巧玲,張紅英.  西南科技大學學報. 2014(03)
[6]深度學習研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正.  計算機應用研究. 2012(08)
[7]基于雙邊濾波的實時圖像去霧技術研究[J]. 孫抗,汪渤,周志強,鄭智輝.  北京理工大學學報. 2011(07)
[8]一種單幅圖像去霧方法[J]. 王燕,伍博,谷金宏.  電光與控制. 2011(04)

碩士論文
[1]免疫卷積神經網絡并行優(yōu)化及其嵌入式系統應用[D]. 郭吉政.東華大學 2015
[2]卷積神經網絡的并行化研究[D]. 凡保磊.鄭州大學 2013



本文編號：3726353