隨著數(shù)字圖像應(yīng)用的不斷普及,圖像增強技術(shù)的重要性也愈發(fā)凸顯。進(jìn)幾年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步帶動了圖像增強算法性能的提升,但目前提高深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率,提升算法在實際場景中的性能以及根據(jù)任務(wù)導(dǎo)向優(yōu)化算法等方面仍面臨著一些挑戰(zhàn)。本文基于實際的增強任務(wù),對其中的一些挑戰(zhàn)進(jìn)行了研究和討論。首先,圖像顏色的好壞是影響觀看體驗的重要因素之一。我們根據(jù)顏色增強需要兼顧整體風(fēng)格和局部調(diào)整的特性,提出了一個通道級全局線性增強和像素級局部非線性增強相結(jié)合的多層級增強算法,該算法通過兩個級聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。其中,通道級全局增強是基于輸入圖像紅綠藍(lán)三通道的線性映射,映射系數(shù)由一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。像素級局部增強則通過另一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)像素到像素的局部微調(diào),并且在網(wǎng)絡(luò)中引入了非局部模塊加強局部的關(guān)聯(lián)。全局增強能夠保留較好的整體顏色一致性,局部增強則能抑制局部的顏色失真。實驗結(jié)果表明所提出的方法中各個模塊都能在一定程度上提升整體性能,并且完整算法的性能在量化指標(biāo)和主觀質(zhì)量上都超過了一些目前最先進(jìn)的算法。其次,實際場景中的圖像失真比較復(fù)雜,容易出現(xiàn)多種不同類型的失真疊加的情況。我們受到深度圖像先驗的啟發(fā),提出了一個基于雙重先驗學(xué)習(xí)的混合多失真增強算法,算法框架由圖像先驗網(wǎng)絡(luò)和失真先驗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。其中圖像先驗網(wǎng)絡(luò)利用圖像內(nèi)在先驗從隨機噪聲生成清晰圖像,失真先驗網(wǎng)絡(luò)則根據(jù)輸入圖像預(yù)測包含的失真類型和失真等級,再通過失真模型將清晰圖像轉(zhuǎn)換成失真圖像以此反向約束生成的清晰圖像。對抗學(xué)習(xí)的采用使得圖像先驗網(wǎng)絡(luò)增強結(jié)果的分布與真實清晰圖像的分布相近以進(jìn)一步加強主觀質(zhì)量。我們對所提出算法進(jìn)行了詳細(xì)的實驗驗證,實驗結(jié)果表明所提出的算法相比于原始的深度圖像先驗?zāi)芨行У靥幚砦粗д骖愋秃偷燃壍幕旌隙嗍д鎴D像。此外,目前的增強算法普遍存在一些維度的質(zhì)量不可兼得的問題�；诖爽F(xiàn)象,我們進(jìn)一步討論了基于深度網(wǎng)絡(luò)的顏色增強模型和混合多失真增強模型在任務(wù)導(dǎo)向下的優(yōu)化。其中,針對顏色增強模型,本文討論了常見的感知損失函數(shù)和對抗訓(xùn)練的影響。針對混合多失真增強模型,則討論了引入同樣由深度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的識別模型計算識別損失函數(shù)并反向優(yōu)化增強模型的影響。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TP391.41;TP8
【部分圖文】：

一些專業(yè)的??學(xué)習(xí)和經(jīng)驗的積累。并且，當(dāng)要處理大量圖片時，手動顏色增強也是一件十分消??耗時間的事情。為了解決上述問題，自動顏色增強（ａｕｔｏｍａｔｉｃ?ｃｏｌｏｒ?ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）??技術(shù)應(yīng)運而生。該任務(wù)的難點在于由于人眼的感知特征十分復(fù)雜，所以每個像素??的映射通常來說是非線性的，并且還同時受到整體（ｇｌｏｂａｌ）的風(fēng)格，局部（ｌｏｃａｌ）??的顏色和上下文（ｃｏｎｔｅｘｔ）關(guān)聯(lián)的影響。??■■??（ａ）原始（Ｒａｗ）圖像?（ｂ）修飾后的（Ｒｅｔｏｕｃｈｅｄ）圖像??圖１．１?一個圖像修飾樣例??對基于數(shù)字圖像的檢測識別系統(tǒng)而言，由于圖像采集環(huán)境和采集設(shè)備的多??１??

?第１章緒?論???樣性，現(xiàn)實場景中運動，光照，噪聲，天氣，圖像壓縮等干擾因素都可能會影響??系統(tǒng)的穩(wěn)定性。如圖１．２，（ａ）－（ｅ）分別為真實場景中運動模糊，低光照，噪聲，霧，??壓縮引起的圖像失真。利用增強算法對這些失真圖像進(jìn)行增強以還原出清晰的??圖像能夠降低干擾因素的影響，保持檢測識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。在實際情形下，也??容易出現(xiàn)多種失真的疊加，如圖１．２，⑴出現(xiàn)了低光照，噪聲，模糊多種失真。由??于不同失真的特性不一樣，很難通過單一失真處理算法解決所有的失真。如果采??用不同失真依次處理的方式，前一個處理完的結(jié)果也會對后續(xù)的增強造成干擾。??因此，實際場景中混合多失真的增強處理是一個重要的挑戰(zhàn)。??Ｂｎ??ＨＢＨ?ｔ?Ｔ：?Ｍ??⑷．運動模糊?（ｂ）．低光照?（ｃ）．噪聲??親Ｒ／??⑷．霧?（ｅ）．壓縮?（ｆ）？混合多失真??圖１．２現(xiàn)實場景圖像失真樣例??近幾年來，深度學(xué)習(xí)幫助不少計算機視覺任務(wù)（比如圖像識別［１＿５］，目標(biāo)檢??測［６＿１（）］，語義分割［９，Ｕ＿１４］等）取得了突破性的提升。與此同時，深度學(xué)習(xí)方法的??引入也極大地促進(jìn)了圖像增強技術(shù)（比如顏色增強，去模糊，圖像超分辨等）的??發(fā)展。通過構(gòu)建成對的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法相比于傳統(tǒng)的方法具有??更強的泛化性能，但目前也仍面臨一些挑戰(zhàn)。??首先，如何設(shè)計更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以提升增強性能或者降低計算復(fù)雜度是當(dāng)??前一個重要的研究方向。一方面，對于不同的退化失真需要研究設(shè)計高效通用的??特征學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和模塊，比如通用的殘差模塊［２］?（ｒｅｓｉｄｕａｌ?ｂｌｏｃｋ），密集連??接［４］?（ｄｅｎｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ）

?第２章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)簡介???第２章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)簡介??本章我們將介紹一些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用技術(shù)，這些內(nèi)容是后續(xù)章節(jié)研究??內(nèi)容的基矗目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出日新月異的狀態(tài)，涌現(xiàn)出了大量基??礎(chǔ)性的工作，為實際應(yīng)用提供了支撐。由于篇幅有限，在本章節(jié)我們只簡單介紹??本文研究內(nèi)容中會用到的方法。??２．１全連接??全連接［６７］?（ＦｕｌｌｙＣｏｎｎｅｃｔｅｄ，?ＦＣ）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋時實現(xiàn)的是向量到向量的??映射，且輸出向量中的每一個元素都由輸入向量中所有元素加權(quán)求和計算而來??（如圖２．１）。??廣一＇＇Ｘ?－—－＾（?２／１?）?ｙ＼?＝ｂｘ?■＋■?ｙ＂?ｕｊｕＸｊ??廣一／?（?Ｖ２?）?＝?ｉ＞２?＋?５３??（：！；?／?Ｖ??？?／?－??？?／?（?ｙｍ?１?ｙｍ?＝?ｂｍ?＋??０??圖２．１全連接層線性運算示意圖??假設(shè)輸入ｎ維的特征向量Ｘ，?為ｍｘ？的權(quán)值矩陣，６是偏置向量，ｙ為輸??出向量，貝Ｕ??ｙ?＝?ｃｏｘ?＋?ｂ，?（２．１）??該運算的總參數(shù)量為ｗ?Ｘ?ｎ?＋?ｍ。??２．２卷積??卷積［６７］是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，?ＣＮＮ）中最基礎(chǔ)的??操作之一。卷積是一種簡單的線性運算，如圖２．２所示，通過卷積核在輸入特征??上滑動并計算局部的加權(quán)和可得到輸出特征上的對應(yīng)值。??８??
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本文編號：2862006