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基于映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊研究 被引量：2
1
作者 鄢化彪 刘词波 +1 位作者 黄绿娥 赵恒 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期812-825,共14页
针对轨道缺陷检测系统因镜头抖动或相机快速移动而导致所采集图像较为模糊的问题,提出一种基于最大后验概率估计思想的映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊算法。首先,该算法使用深度编解码器和残差网络分别对数据集中清晰图像到模糊... 针对轨道缺陷检测系统因镜头抖动或相机快速移动而导致所采集图像较为模糊的问题,提出一种基于最大后验概率估计思想的映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊算法。首先,该算法使用深度编解码器和残差网络分别对数据集中清晰图像到模糊图像的映射关系和模糊核进行编码,为了保证编码时频率信息的完整性,算法在传统的残差模块上引入快速傅里叶变换通道构成双通道残差网络,以补偿多次特征提取带来的频率损失;其次,算法采用深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)将潜在的清晰图像和模糊核进行参数化,再利用先验得到的模糊核和清晰图像来调用编码空间中的映射关系;最后,通过交替优化潜在的清晰图像和模糊核,从而去逼近一个真实未知的映射,进而实现真实场景下高速运动轨道图像的去模糊。实验结果表明,双通道残差模块提取的特征图频率信息分量强度普遍高于传统的残差模块,相较于使用传统残差模块实现该算法,采用双通道残差模块可使峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)提升0.84 dB,结构相似性(Structural Similarity,SSIM)提高0.025 1。与现有的深度学习去模糊算法相比,提出的去模糊算法对高速轨道检测系统所采集图像的去模糊效果更佳,在性能方面相较于最好的去模糊算法,PSNR提高了1.84 dB,SSIM提升了0.017 3,显著提升了采集图像的质量。研究结果可为下一步识别轨道部件是否存在缺陷提供清晰图像。 展开更多
关键词 运动去模糊 编码-解码器 映射空间 深度图像先验 残差网络
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基于深度学习的多视图立体重建方法综述 被引量：12
2
作者 鄢化彪 徐方奇 +2 位作者 黄绿娥 刘词波 林初欣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第16期2444-2464,共21页
多视图立体重建(Multi-view stereo Reconstruction,MVS Reconstruction)的目标是根据一组已知摄像机参数的多视角图像来重建场景的三维模型,是近年来三维重建的一类主流方法。本文针对最新的近百个基于深度学习的MVS方法做了较为系统... 多视图立体重建(Multi-view stereo Reconstruction,MVS Reconstruction)的目标是根据一组已知摄像机参数的多视角图像来重建场景的三维模型,是近年来三维重建的一类主流方法。本文针对最新的近百个基于深度学习的MVS方法做了较为系统的算法评估对比。首先,对现有的基于监督学习的MVS方法,按照特征提取、代价体构建、代价体正则化和深度回归的重建流程对各算法进行梳理,重点对代价体构建和正则化这两阶段的改进策略进行归纳总结,对于无监督的MVS方法,主要分析各算法损失项的设计,并按照其训练方式进行分类;其次,总结了MVS方法常用的实验数据集及其对应的性能评价指标,进一步研究特征金字塔结构、注意力机制、由粗到精等策略的引入对MVS网络性能的影响;此外,介绍了MVS方法的具体应用场景,包括数字孪生、自动驾驶、机器人技术、遗产保护、生物科学等领域;最后,提出关于MVS改进方向的建议,并对多视图三维重建未来的技术难点与研究方向进行探讨。 展开更多
关键词 多视图立体 三维重建 深度学习 深度估计 单应性变换
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