基于改进型生成对抗网络的图像去噪方法

图像去噪是一项具有挑战性的任务,其目的是去除附加噪声并保留所有有用信息.现有的方法主要集中在最小化均方误差(MSE),这会导致去噪图像丢失重要细节或在纹理丰富的区域变得过于平滑.因此论文引入生成对抗网络(GAN)用于图像去噪.论文的生成器采用SRDenseNet,很好地缓解了网络梯度易消失的问题,同时感知损失的引入使得...     

改进的生成对抗网络图像去噪算法

由于图像噪声的存在会干扰人对图像的理解,为了有效地去除噪声并获得比较好的视觉观感,提出一种基于生成对抗网络算法,该算法通过增加生成网络的宽度来获取更多的图像特征,并加入一个全局残差对输入的噪声图像进行特征的提取与学习,避免特征的丢失.网络采用对抗损失和重建损失的加权和,在去除噪声的同时能够有效地保留图像的细节信息.实验结果表明,该算法能够有效地去除图像噪声,改善图像的视觉观感.     

改进的生成对抗网络图像去噪算法

由于图像噪声的存在会干扰人对图像的理解,为了有效地去除噪声并获得比较好的视觉观感,提出一种基于生成对抗网络算法,该算法通过增加生成网络的宽度来获取更多的图像特征,并加入一个全局残差对输入的噪声图像进行特征的提取与学习,避免特征的丢失.网络采用对抗损失和重建损失的加权和,在去除噪声的同时能够有效地保留图像的细节信息.实验结果表明,该算法能够有效地去除图像噪声,改善图像的视觉观感.     

基于条件生成对抗网络的CT图像去噪方法

医学图像在重建过程中总会受到噪声干扰,对于此问题,本文提出了 一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的去噪方法,算法以完整图像作为网络的输入及输出,使生成的图像信息更加稳定可靠.为了适应CT图像的特点,本文对CGAN结构进行了改进,使其能够适应不同噪声水平下的加性高斯白噪声,为了提高效率,在判别器进行训练时采用了损失判别...     

多层次结构生成对抗网络的文本生成图像方法

近年来,生成对抗网络（GAN）在从文本描述到图像的生成中已经取得了显著成功,但仍然存在图像边缘模糊、局部纹理不清晰以及生成样本方差小等问题。针对上述不足,在叠加生成对抗网络模型（StackGAN++）基础上,提出了一种多层次结构生成对抗网络（MLGAN）模型,该网络模型由多个生成器和判别器以层次结构并列组成。首先,引入层次结构编码方法和词向量约束来改变网络中各层次生成器的条件向量,使图像的边缘细节和局部纹理更加清晰生动;然后,联合训练生成器和判别器,借助多个层次的生成图像分布共同逼近真实图像分布,使生成样本方差变大,增加生成样本的多样性;最后,从不同层次的生成器生成对应文本的不同尺度图像。实验结果表明,在CUB和Oxford-102数据集上MLGAN模型的Inception score分别达到了4.22和3.88,与StackGAN++相比,分别提高了4.45%和3.74%。MLGAN模型在解决生成图像的边缘模糊和局部纹理不清晰方面有了一定提升,其生成的图像更接近真实图像。     

基于生成对抗网络的深度图像去噪

深度图被广泛应用于三维重建等领域,然而,由深度相机捕获的深度图会产生各种类型的失真,这使得从深度图中准确估计深度信息变得困难。针对低质量深度图中存在的各种类型的噪声,提出一种基于生成对抗网络的深度图像去噪算法。生成对抗网络由生成网络和判别网络组成。在生成网络中引入残差网络,避免模型退化问题,使用跳跃连接,加快网络训练速度同时保证图像细节的有效传递;在判别网络中使用步幅卷积代替池化层,减少模型的计算量;通过优化模型的训练,使得生成的深度图像更加清晰。实验结果表明,该算法能够生成效果更好的深度图,在主观视觉和客观评价方面均优于其他算法。     

衡量结构保持性能的SAR图像去噪质量评价

现有相关图像质量评价方法均不能恰当衡量合成孔径雷达(SAR)图像去噪的结构保持性能,为此提出无参考的IENLR(improved equivalent number of looks of ratio image)评价方法.首先总结了已有的相关图像质量评价方法,分析其在衡量结构保持性能方面的局限性.随后,从比值图像的等效视数(ENLR)图像出发,构造了新评价方法IENLR的计算公式,并通过理论分析证明其为关于结构保持性能的基本单调、有界的函数,且具有参数的可调节性.最后,通过仿真实验进一步验证了IENLR的良好性能,并且发现IENLR在衡量结构保持性能方面优于现有的相关质量评价方法.     

多层次生成对抗网络的动画头像生成方法研究

现有的动画图像生成方法存在合成图像多样性缺失、局部纹理不清晰、样本方差较小,难以根据细节描述进行生成的问题.基于堆叠式生成对抗网络(StackGAN++)的思想,结合辅助分类器,提出改进模型ACM-GAN(auxiliary classification atteched multi-level generative ...     

基于条件Wassertein生成对抗网络的图像生成

生成对抗网络(GAN)能够自动生成目标图像,对相似地块的建筑物排布生成具有重要意义.而目前训练模型的过程中存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低的问题.针对这些问题,提出了一种面向图像生成的条件Wassertein生成对抗网络(C-WGAN)模型.首先,该模型需要识别真实样本和目标样本之间特征对应关系,然后,...     

生成对抗网络下的低剂量CT图像增强

为去除低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像中的噪声,增强去噪后图像的显示效果,提出一种生成对抗网络（GAN）下的LDCT图像增强算法。首先,将GAN与感知损失、结构损失相结合对LDCT图像进行去噪;然后,对去噪后的图像分别进行动态灰度增强和边缘轮廓增强;最后,利用非下采样轮廓波变换（NSCT）将增强后的图像在频域上分解为具有多方向性的系数子图,并将配对的高低频子图使用卷积神经网络（CNN）进行自适应融合,以重构得到增强后的计算机断层扫描（CT）图像。使用AAPM比赛公开的真实临床数据作为实验数据集,进行图像去噪、增强、融合实验,所提方法在峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）和均方根误差（RMSE）上的结果分别为33.015 5 dB、0.918 5和5.99。实验结果表明,所提算法在去除噪声的同时能保留CT图像的细节信息,提高图像的亮度和对比度,有助于医生更加准确地分析病情。     

基于生成对抗网络的多属性人脸图像生成

人脸图像生成是计算机图形学与计算机视觉领域中的重要研究方向.但在多属性人脸生成问题上,传统模型存在两个不足,一是控制生成人脸图片的属性时,不能有效地保持图片特征;二是现有的条件式生成对抗网络由于数据集应用不灵活,造成在不平衡数据上进行多属性人脸生成时表现不佳.针对这些不足,论文提出基于特征保持的条件生成对抗网络,针对第...     

基于生成对抗网络的眼底图像生成方法

提出一种带出血病症的眼底图像生成方法,该方法可以丰富眼底图像样本,提升眼底出血检测系统的准确率。该方法用图像分割技术从现有图像中分割出血管树和出血块,利用GAN生成大量血管树和出血块,并经过预处理合并,把合并后的图片和真实眼底图片一起输入到改进的CycleGAN中,生成大量眼底图片。其中对CycleGAN进行改进：改进模型结构,引入Wassertein距离,并加入同一映射损失和感知损失。实验表明,用该方法生成图像的PSNR值比现有技术提高9.82%,SSIM值提高4.17%且收敛速度更快。把生成图像添加到出血检测系统的训练集中,系统的AUC值提升3.51%,证明该方法优于现有技术。     

基于生成对抗网络的低秩图像生成方法

低秩纹理结构是图像处理领域中具有重要几何意义的结构,通过提取低秩纹理可以对受到各种变换干扰的图像进行有效校正.针对受到各种变换干扰的低秩图像校正问题,利用生成式框架来缓解图像中不具明显低秩特性区域的校正结果不理想的问题,提出了一种非监督式的由图像生成图像的低秩纹理生成对抗网络（Low-rank generative adversarial network,LR-GAN）算法.首先,该算法将传统的无监督学习的低秩纹理映射算法（Transform invariant low-rank textures,TILT）作为引导加入到网络中来辅助判别器,使网络整体达到无监督学习的效果,并且使低秩对抗对在生成网络和判别网络上都能够学习到结构化的低秩表示.其次,为了保证生成的图像既有较高的图像质量又有相对较低的秩,同时考虑到低秩约束条件下的优化问题不易解决（NP难问题）,在经过一定阶段TILT的引导后,设计并加入了低秩梯度滤波层来逼近网络的低秩最优解.通过在MNIST,SVHN和FG-NET这三个数据集上的实验,并使用分类算法评估生成的低秩图像质量,结果表明,本文提出的LR-GAN算法均取得了较好的生成质量与识别效果.     

基于结构约束生成对抗网络的书法汉字生成

目前书法汉字的生成研究在汉字生成过程中需要大量先验汉字组成信息,不仅对前期数据收集工作的要求较高,而且影响研究成果的扩展性.针对此问题,文中提出基于结构约束的条件堆叠生成对抗网络的书法汉字生成方法.将源汉字图像直接提取的汉字笔迹作为结构约束条件,通过条件堆叠生成对抗网络模型生成高质量的书法汉字.同时提出通过伪目标样本的...     

基于条件对抗生成网络的对抗样本防御方法

人工智能目前在诸多领域均得到较好应用,然而通过对抗样本会使神经网络模型输出错误的分类.研究提升神经网络模型鲁棒性的同时如何兼顾算法运行效率,对于深度学习在现实中的落地使用意义重大.针对上述问题,本文提出一种基于条件对抗生成网络的对抗样本防御方法Defense-CGAN.首先使用对抗生成网络生成器根据输入噪声与标签信息生...     

多模式生成对抗网络

生成对抗网络已经成为深度学习领域最热门的研究方向之一,其最大的优势在于能够以无监督的方式来拟合一个未知的分布。目前,生成对抗网络在图像生成领域大放异彩,其能够产生一些高质量的图像,但也暴露了一些弊端。在生成图像的过程中,经常会出现模式坍塌问题,从而导致生成的样本过于单一。为了解决这个问题,对生成对抗网络的模型结构和损失函数加以改进,使判别器能够从多个角度来度量生成数据的分布和真实数据的分布之间的差异,从而改善了生成样本的多样性。通过在多个数据集上进行实验,结果显示,提出的模型在很大程度上缓解了模式坍塌问题。     

生成对抗网络的素描生成方法

从彩图/照片生成素描,其生成素描图像的轮廓、阴影与铅笔素描画相比不够清晰,精准度也不高.由于素描笔画类型多样,阴影结构复杂.为此,本文提出了一种人脸照片到铅笔画的转换方法,设计并实现了一个双分支训练生成对抗网络模型,其轮廓分支提高生成素描图像的轮廓清晰度;另一阴影分支处理素描的纹理与阴影部分,并且保持素描画的风格.最后...     

基于编解码器生成对抗网络的CT去噪

针对生成对抗网络在训练中损失函数收敛慢,难以恢复图像细节的问题,提出一种基于编解码器与多尺度损失函数的生成对抗网络模型.使用含残差连接的编解码器作为生成器,该网络易于训练,能够加快对抗损失函数的收敛;引入噪声损失,与使用VGG19模型的感知损失构成多尺度损失函数,使图像在视觉上的纹理细节达到更细致的恢复效果.实验结果表...     

生成对抗网络与文本图像生成方法综述

随着多传感器的普及,多模态数据获得科研和产业面的持续关注,通过深度学习来处理多源模态信息的技术是核心所在。文本生成图像是多模态技术的方向之一,由于生成对抗网络（GAN）生成图像更具有真实感,使得文本图像生成取得卓越进展。它可用于图像编辑和着色、风格转换、物体变形、照片增强等多个领域。将基于图像生成功能的GAN网络分为四大类：语义增强GAN、可增长式GAN、多样性增强GAN、清晰度增强GAN,并根据分类法提供的方向将基于功能的文本图像生成模型进行整合比较,厘清脉络;分析了现有的评估指标以及常用的数据集,阐明了对复杂文本的处理等方面的可行性以及未来的发展趋势;系统性地补充了生成对抗网络在文本图像生成方面的分析,将有助于研究者进一步推进这一领域。