结合强监督学习和生成对抗网络的图像去雾

针对现有去雾算法的复原图像易出现颜色失真与细节丢失问题,提出了一种基于改进循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks,CycleGAN)的端到端图像去雾方法,并无需依赖于大气散射模型的约束。网络生成器整体采用Encoder-Decoder架构,同时为有效学习有雾图像与清晰图像间的映射关系,在训练优化目标中结合图像自身属性构建了增强的高频损失与特征损失函数,实现对不同数据域的特征鉴别并进一步保证图像纹理结构。此外为约束复原图像与真实清晰图像颜色的一致性,提出了二阶段学习策略。首先通过非配对数据集对改进CycleGAN进行弱监督训练学习,然后于第二阶段利用部分成对数据集以强监督方式训练正向生成网络,在提高去雾网络稳定性的同时,使复原效果更接近于真实清晰图像风格。实验结果表明,所提去雾方法的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)指标值相比同类CycleGAN算法分别提升了12.43%与5.53%,并且同其他方法在视觉效果与量化指标的对比结果中也验证了其性能的有效性。     

基于改进的U-Net生成对抗网络的图像翻译算法

针对传统生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像翻译过程中生成图像的轮廓、纹理等特征丢失以及造成图像翻译效果不佳的问题,提出了基于改进U-Net模型的生成对抗网络图像翻译算法。首先,实验研究Pix2Pix生成对抗网络优化算法、学习率以及迭代次数对图像翻译效果的影响,确定生成对抗网络模型参数与优化方法;其次,通过增加反卷积跳跃连接的重复次数增强特征的表达能力;最后,在CUFS人脸数据库上进行实验确定模型参数。实验表明,反卷积跳跃连接的重复次数为5次时,图像翻译的用户调研满意评价指标达到42%,图像翻译的质量达到最优。     

基于半监督学习和生成对抗网络的医学图像融合算法

为了有效利用少量的医学图像标签数据和大量的无标签数据,提出了一种基于半监督学习和生成对抗网络的医学图像融合算法。所提生成对抗网络融合架构包含1个生成器网络和2个判别器网络。采用半监督学习策略对所提网络进行训练,主要包括监督训练、无监督训练、参数微调等3个阶段。此外,生成器由面向融合任务的U-Net和squeeze and excitation通道注意力模块组成,而判别器含有3层卷积层、1层全连接层及sigmoid激活输出层。在各种不同模态医学图像上的实验结果表明,与现有的6种基于深度学习的算法相比,所提算法的主观视觉效果和客观性能指标都有一定竞争力。相关消融实验也验证了半监督学习策略能强化生成网络的性能,提高融合图像的质量。     

基于改进生成对抗网络的铝板缺陷电涡流检测图像分割

针对铝板缺陷电涡流检测图像边缘区域不容易识别,同时检测图像存在背景噪声干扰的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的铝板缺陷电涡流检测图像分割方法.该方法建立在生成对抗网络图像分割模型的基础上,生成器部分采用U-Net模型的思想,在高低层特征融合之前采用注意力模块,调整低层特征与高层特征拼接时的权重,有利于提高图像特征信...     

基于pix2pix模型的单幅图像去雾算法

图像去雾技术在各领域广泛应用,是复杂环境条件下提高图像辨识度的重要环节.但现有的图像去雾算法在自然真实情形下大多表现不佳,为了进一步提升图像去雾水平,文中采用了一种基于pix2pix模型的单幅图像去雾方法,通过利用编码器和解码器网络结构来解决图像去雾问题,并利用了马尔可夫判别器(PatchGAN)进行判断.实验结果表明...     

基于改进超分辨率生成对抗网络的图像重建算法

针对现有基于像素损失的超分辨率图像重建算法对纹理等高频细节的重建效果差问题,提出了一种基于改进超分辨率生成对抗网络(SRGAN)的图像重建算法.首先,去除了生成器中的批归一化层,并结合多级残差网络和密集连接,用残差套残差密集块提高了网络提取特征的能力.然后,结合均方误差与感知损失作为指导生成器训练的损失函数,既保留了图...     

Infrared and Visible Image Fusion Based on Blur Suppression Generative Adversarial Network

The key to multi-sensor image fusion is the fusion of infrared and visible images. Fusion of infrared and visible images with generative adversarial network(GAN) has great advantages in automatic feature extraction and subjective vision improvement. Due to different principle between infrared and visible imaging, the blur phenomenon of edge and texture is caused in the fusion result of GAN. For this purpose, this paper conducts a novel generative adversarial network with blur suppression. Specif...     

基于改进增强型超分辨率生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对现有的图像超分辨率重建算法仍存在细节上处理不足的问题,提出一种基于改进增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)的图像超分辨率重建算法.首先,使用多尺度密集连接模块(MDB)代替密集连接模块(DB),并且在MDB后添加通道注意力机制,以调整不同通道的特征响应值,从而改进了ESRGAN的生成网络模型中的深层信息提取模...     

基于生成对抗网络和噪声水平估计的低剂量CT图像降噪方法

生成对抗网络(GAN)用于低剂量CT(LDCT)图像降噪具有一定的性能优势,成为近年CT图像降噪领域新的研究热点.不同剂量的LDCT图像中噪声和伪影分布的强度发生变化时,GAN网络降噪性能不稳定,网络泛化能力较差.为了克服这一缺陷,该文首先设计了一个编解码结构的噪声水平估计子网,用于生成不同剂量LD-CT图像对应的噪声图,并用原始输入图像与之相减来初步抑制噪声;其次,在主干降噪网络中,采用GAN框架,并将生成器设计为多路编码的U-Net结构,通过博弈对抗实现网络结构优化,进一步抑制CT图像噪声;最后,设计了多种损失函数来约束不同功能模块的参数优化,进一步保障了LDCT图像降噪网络的性能.实验结果表明,与目前流行算法相比,所提出的降噪网络能够在保留LDCT图像原有重要信息的基础上,取得较好的降噪效果.     

基于生成对抗网络的差分隐私数据发布方法

机器学习的飞速发展使其成为数据挖掘领域最有效的工具之一,但算法的训练过程往往需要大量的用户数据,给用户带来了极大的隐私泄漏风险.由于数据统计特征的复杂性及语义丰富性,传统隐私数据发布方法往往需要对原始数据进行过度清洗,导致数据可用性低而难以再适用于数据挖掘任务.为此,提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）的差分隐私数据发布方法,通过在GAN模型训练的梯度上添加精心设计的噪声来实现差分隐私,确保GAN可无限量生成符合源数据统计特性且不泄露隐私的合成数据.针对现有同类方法合成数据质量低、模型收敛缓慢等问题,设计多种优化策略来灵活调整隐私预算分配并减小总体噪声规模,同时从理论上证明了合成数据严格满足差分隐私特性.在公开数据集上与现有方法进行实验对比,结果表明本方法能够更高效地生成质量更高的隐私保护数据,适用于多种数据分析任务.     

一种生成对抗网络用于图像修复的方法

近年来基于深度学习的图像修复方法相比于传统方法,表现出明显优势,前者能更好的生成视觉上合理的图像结构和纹理.但现有的标准卷积神经网络方法,通常会造成颜色差异过大和图像纹理缺失与失真的问题.本文提出了一种新型图像修复深度网络模型,该模型由两个相互独立的生成对抗式网络模块组成.其中,图像修复网络模块旨在解决图像缺失区域的修复问题,其生成器基于部分卷积网络;图像优化网络模块旨在解决修复后图像存在局部色差的问题,其生成器基于深度残差网络.通过两个网络模块的协同作用,图像的视觉效果与图像质量得到提高.与其他先进方法进行定性和定量比较的实验结果表明,本文提出的方法在图像修复质量上表现更好.     

基于深度生成对抗网络的海杂波数据增强方法

海杂波数据稀缺,获取海杂波数据成本高、周期长,极大地限制了海杂波特性研究及海洋遥感应用.该文主要研究了基于深度生成性对抗网络(GAN)的海杂波数据生成方法,通过扩展传统的GAN框架,形成了1维海杂波数据生成和鉴别模型,基于实测海杂波数据集,进行对抗网络生成和鉴别模型训练,分析了生成模型所生成的海杂波数据的幅度分布特性和时间、空间相关性.基于实测数据验证了该方法能够生成更多、更多样、与真实海杂波数据分布相近的海杂波数据.     

基于生成对抗网络联合训练的语音分离方法

基于深度神经网络的语音分离方法大都在频域上进行训练,并且在训练过程中往往只关注目标语音特征,不考虑干扰语音特征。为此,提出了一种基于生成对抗网络联合训练的语音分离方法。该方法以时域波形作为网络输入,保留了信号时延导致的相位信息。同时,利用对抗机制,使生成模型和判别模型分别训练目标语音和干扰语音的特征,提高了语音分离的有效性。实验中,采用Aishell数据集进行对比测试。结果表明,本文所提方法在三种信噪比条件下都有良好的分离效果,能更好地恢复出目标语音中的高频频段信息。     

基于父系数及邻域系数的双树复数小波变换算法在单幅彩色图像去雾中的应用

雾天获取的彩色图像具有对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,针对此问题提出了基于父系数及邻域系数的双树复数小波变换算法来对单幅彩色图像进行去雾处理.大量的Matlab实验结果证明,该算法不仅改善了雾天图像对比度底的问题,还可以有效的提高图像的视觉效果.     

基于MDGAN网络的数据集扩增方法

针对雷达辐射源数据集样本数量有限、样本多样性不足的问题,提出了一种无监督的由图像生成图像的网络—多样性最大化生成对抗网络(Maximum Diversity Generative Adversarial Network,MDGAN)。该网络在原始生成对抗网络的生成器目标函数基础上加上了一个额外的正则化项,该正则化项表示生成器中特征图之间的距离与生成特征图所用随机向量之间的距离的比值,通过最大化这个比值,可以让生成器尽量生成拥有不同特征的样本,以增加样本的多样性。对6种常见雷达信号进行仿真实验,证明了MDGAN在生成真实且多样的样本方面是有效的。