基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像復原技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-08-14 21:18
隨著圖像處理技術(shù)的最新發(fā)展,尤其是圖像處理工具的靈活性不斷加強,傳統(tǒng)的圖像復原技術(shù)遇到了挑戰(zhàn)。近年來,基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像復原技術(shù)由于可以獲取全局特征因而在圖像復原領(lǐng)域取得了巨大的進步。跟基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的方法對比,基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像復原技術(shù)能夠復原出更高分辨率的原始圖像,因此成為了當前的一個研究熱點;谏蓪咕W(wǎng)絡(luò)技術(shù),本文首先研究了特征比較單一的人臉圖像復原,接著研究了復雜區(qū)域的圖像復原以及跨類別的圖像復原,最后研究了多角度和表情的人臉復原。取得的創(chuàng)新成果主要有:1.基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人臉復原算法。提出了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模糊人臉復原算法和遮擋人臉復原算法。通過分析現(xiàn)有模糊圖像復原技術(shù),首先將生成模型的結(jié)構(gòu)從完全上采樣的過程修改為先進行下采樣然后進行上采樣的過程。其次為了得到更加清晰的復原結(jié)果,本文在原始對抗網(wǎng)絡(luò)使用的交叉熵損失的基礎(chǔ)上添加了 L1損失。跟傳統(tǒng)的算法相比,提出的模型在復原結(jié)果識別率方面提升了10%。同時設(shè)計了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的遮擋圖像復原算法。在原始生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成模型和判別模型基礎(chǔ)上增加一個二次判別模型。二次判別模型用來縮小被遮擋區(qū)域與未遮擋前的局部...
【文章來源】:北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:138 頁
【學位級別】:博士
【部分圖文】:
圖1-1林肯造假圖片??
?北京郵電大學博士論文???1994年辛普森涉嫌謀殺后,《時代》雜志封面上將其臉部以模糊黑化??的方式進行了報道。幸好其在警察局的注冊照片如圖1-2所示提供了真實的??依據(jù)。針對臉部模糊黑化處理的圖像復原到其真實狀態(tài)也是圖像復原領(lǐng)域的??重要課題。??肩響8EAITH?議t?二?'?C歲VS:?二::??匿?I??WM?d3|??■w^m^WW?:,??:?'?:J?I??|?HPPPPHPfPPHBSsfll??圖i-2辛普森被《時代》雜志黑化圖片??上述的兩種圖像造假的復原只是針對單獨的人物,因此可以歸類為單個??對象的復原。還有一種造假圖像是涉及多個對象的,如圖1-3所示,在2004??年,美國前總統(tǒng)小布什在競選中使用的海報純屬拼接合成。從圖中可以看出,??小布什和他的音箱替換了原始圖像中的一大批人。假如需要進行圖像復原,??就需要從小布什一個對象復原出原來位置的許多個對象,這種復原的難度是??比較大的。??I????」IHB??圖1-3小布什競選造假圖像??除此以外,還有一種圖像造假只涉及人臉的表情篡改,但是卻傳達了完??2??
?緒論???全不同意義的內(nèi)容。如圖1-4所示,在2005年,美國某雜志出版的國務卿??賴斯的照片因為惡意修改遭到讀者的批評。后來主編承認在修改了照片的亮??度和清晰度之后,賴斯的眼睛變得有些不自然,因此改變了其傳達的內(nèi)容。??這種局部圖像的修改隱藏性更強,復原的難度也更大。??HPV?H??UrxUrL??圖1-4賴斯被造假的圖像??上述幾張需要復原的圖片只是一些具有代表性的篡改照片,事實上互聯(lián)??網(wǎng)上存在大量的篡改照片,最有破壞性的圖片通過掩蓋戰(zhàn)爭的真相和夸大??某些政治事件等。盡管從政治,經(jīng)濟和軍事的角度來說,這些照片有其存在??的意義。但是如果這些照片涉及到國際爭端,就需要科研人員利用計算機視??覺等技術(shù)復原得到最合理的結(jié)果。??與硬件方式相比,采用軟件的方式復原數(shù)字圖像,無需考慮太多的硬件??限制,也無需考慮成本問題,只不過需要消耗額外的計算代價去換取較高的??數(shù)字圖像質(zhì)量。因而,數(shù)字圖像復原算法具有很強的經(jīng)濟意義。??1.2圖像復原技術(shù)研究現(xiàn)狀??1.2.1?傳統(tǒng)圖像復原方法??數(shù)字圖像去噪的最終目標是給出輸入的噪聲圖像,正確區(qū)分原始信號與??數(shù)字圖像中的噪聲信號。它們可以分為兩類:空間域去噪方法和變換域去噪??方法?臻g域去噪方法通常針對數(shù)字圖像的像素灰度值設(shè)計算法。經(jīng)典方法??主要包括線性平滑濾波和非線性統(tǒng)計排序濾波'為了保護諸如數(shù)字圖像中??的邊緣之類的必要不連續(xù)特征,學者們相繼提出了一些面向異性的非線性平??滑濾波器。下面三種模型:Perona-Malik?和總變異模型[3]以及平均曲率流??[4]是其中最著名的模型。此外變換域去噪方法通常有FoUrier變換[1]基于小??3??
本文編號:3343201
【文章來源】:北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:138 頁
【學位級別】:博士
【部分圖文】:
圖1-1林肯造假圖片??
?北京郵電大學博士論文???1994年辛普森涉嫌謀殺后,《時代》雜志封面上將其臉部以模糊黑化??的方式進行了報道。幸好其在警察局的注冊照片如圖1-2所示提供了真實的??依據(jù)。針對臉部模糊黑化處理的圖像復原到其真實狀態(tài)也是圖像復原領(lǐng)域的??重要課題。??肩響8EAITH?議t?二?'?C歲VS:?二::??匿?I??WM?d3|??■w^m^WW?:,??:?'?:J?I??|?HPPPPHPfPPHBSsfll??圖i-2辛普森被《時代》雜志黑化圖片??上述的兩種圖像造假的復原只是針對單獨的人物,因此可以歸類為單個??對象的復原。還有一種造假圖像是涉及多個對象的,如圖1-3所示,在2004??年,美國前總統(tǒng)小布什在競選中使用的海報純屬拼接合成。從圖中可以看出,??小布什和他的音箱替換了原始圖像中的一大批人。假如需要進行圖像復原,??就需要從小布什一個對象復原出原來位置的許多個對象,這種復原的難度是??比較大的。??I????」IHB??圖1-3小布什競選造假圖像??除此以外,還有一種圖像造假只涉及人臉的表情篡改,但是卻傳達了完??2??
?緒論???全不同意義的內(nèi)容。如圖1-4所示,在2005年,美國某雜志出版的國務卿??賴斯的照片因為惡意修改遭到讀者的批評。后來主編承認在修改了照片的亮??度和清晰度之后,賴斯的眼睛變得有些不自然,因此改變了其傳達的內(nèi)容。??這種局部圖像的修改隱藏性更強,復原的難度也更大。??HPV?H??UrxUrL??圖1-4賴斯被造假的圖像??上述幾張需要復原的圖片只是一些具有代表性的篡改照片,事實上互聯(lián)??網(wǎng)上存在大量的篡改照片,最有破壞性的圖片通過掩蓋戰(zhàn)爭的真相和夸大??某些政治事件等。盡管從政治,經(jīng)濟和軍事的角度來說,這些照片有其存在??的意義。但是如果這些照片涉及到國際爭端,就需要科研人員利用計算機視??覺等技術(shù)復原得到最合理的結(jié)果。??與硬件方式相比,采用軟件的方式復原數(shù)字圖像,無需考慮太多的硬件??限制,也無需考慮成本問題,只不過需要消耗額外的計算代價去換取較高的??數(shù)字圖像質(zhì)量。因而,數(shù)字圖像復原算法具有很強的經(jīng)濟意義。??1.2圖像復原技術(shù)研究現(xiàn)狀??1.2.1?傳統(tǒng)圖像復原方法??數(shù)字圖像去噪的最終目標是給出輸入的噪聲圖像,正確區(qū)分原始信號與??數(shù)字圖像中的噪聲信號。它們可以分為兩類:空間域去噪方法和變換域去噪??方法?臻g域去噪方法通常針對數(shù)字圖像的像素灰度值設(shè)計算法。經(jīng)典方法??主要包括線性平滑濾波和非線性統(tǒng)計排序濾波'為了保護諸如數(shù)字圖像中??的邊緣之類的必要不連續(xù)特征,學者們相繼提出了一些面向異性的非線性平??滑濾波器。下面三種模型:Perona-Malik?和總變異模型[3]以及平均曲率流??[4]是其中最著名的模型。此外變換域去噪方法通常有FoUrier變換[1]基于小??3??
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