基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法

本文提出了一种新的基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法.生成对抗网络GAN作为无监督学习的方法,无法实现图像像素与像素之间映射,即生成图像不可控.因此,基于模型的加雾算法存在参数不确定性和应用场景局限性,本文提出了一种新方法的新应用,利用生成对抗网络实现图像转换.该方法基于生成对抗网络GAN模型,改进了GAN的生成器和判别器,进行有监督学习,以训练雾霾图像生成像素与像素之间的映射关系,实现无雾图像与有雾图像之间的转换.以图像加雾为例,本文分别设计了生成网络和判决网络,生成网络用于合成有雾图像,判决网络用于辨别合成的雾霾图像的真伪.考虑到雾霾场景图像转换的对应效果,设计了一种快捷链接沙漏形生成器网络结构,采用无雾图像作为生成网络输入,并输出合成后的有雾霾图像;具体来看,将生成网络分成编码和解码两部分,并通过相加对应间隔的卷积层来保留图像的底层纹理信息.为了更好地检验合成雾霾图像的真实程度,设计了漏斗形全域卷积判决器网络,将合成图像和目标图像分别通过判决器辨别真伪,采用全域卷积,利用神经网络进行多层下采样,最终实现分类判决,辨别图像风格.此外,本文提出了一种新的网络损失函数,通过计算GAN损失和绝对值损失之和,以训练得到更为优秀的图像转换结果.GAN损失函数的作用是使生成对抗网络GAN模型训练更加准确,而雾霾图像合成算法实际上是一个回归问题而非分类问题,生成器的作用不仅是训练判决器更加灵敏,更重要的是要生成与目标图像相似的图像.因此利用优化回归问题的绝对值损失函数,作用是为了准确学习像素间的映射关系,避免出现偏差和失真.最后本文对多类不同图像进行图像的雾霾场景转换并进行评估,分别测试该算法的图像加雾和去雾效果,并与其他算法进行对比测试.对于加雾效果,在合成场景、虚拟场景下,与软件合成效果进行对比,本文算法效果明显比软件合成效果好,不会出现色彩失真;在真实场景下,本文算法与真实拍摄的雾霾天气进行对比,结果十分相近;并且与其他GAN图像转换算法进行对比,本文算法具有明显的优势.同样本文算法在去雾效果上优势也十分明显.结果表明,本文所提基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法,在主观效果和客观指标上均具有明显优势.     

基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.     

基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法

人工智能的发展为信息隐藏技术带来越来越多的挑战,提高现有隐写方法的安全性迫在眉睫.为提高图像的信息隐藏能力,提出一种基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法.所提算法通过生成对抗网络与隐写分析器优化网络、隐写分析对抗网络间的多重对抗训练,构建生成式多重对抗隐写网络模型,生成适合信息隐写的载体图像,提高隐写图像抗隐写分析能力;同时,针对现有生成对抗网络只能生成随机图像,且图像质量不高的问题,设计基于U-Net结构的生成式网络模型,将参考图像的细节信息传递到生成载体图像中,可控地生成高质量目标载体图像,增强信息隐藏能力;其次,采用图像判别损失、均方误差(MSE)损失和隐写分析损失动态加权组合作为网络迭代优化总损失,保障生成式多重对抗隐写网络快速稳定收敛.实验表明,基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法生成的载体图像PSNR最高可达到48.60 dB,隐写分析器对生成载体图像及其隐写图像的判别率为50.02%,所提算法能够生成适合信息嵌入的高质量载体图像,保障隐写网络快速稳定收敛,提高了图像隐写安全性,可以有效抵御当前优秀的隐写分析算法的检测.     

多尺度稳定场GAN的图像修复模型

近年来生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)已经展示了它在图像修复任务中修复大面积缺失区域并生成合理语义结果的潜力,但现有方法经常忽略缺失区域的语义一致性和特征连续性,并对不同尺度特征的感知能力不足,因此提出一种基于多尺度稳定场GAN的图像修复模型.该模型的生成单元汲取了U-Net的特点,将稳定场算子嵌入到跳跃连接中以填充编码器特征图中的缺失区域,保持了缺失区域的语义一致性和特征连续性;然后通过多尺度融合计算逐步加强经稳定场算子填充缺失区域的特征图的传递,使得跳跃连接传递的信息不再来自单一的特征图,让模型能够感知高层特征的语义信息.在人脸和自然场景等数据集上的实验结果表明,该模型优于其他的经典图像修复方法.     

基于生成对抗网络的多聚焦图像融合

多聚焦图像融合能够融合同一场景下具有不同聚焦部分的一系列图像.为了克服多聚焦图像融合模糊特征提取中存在的不足,提出一种基于U-Net的生成对抗网络模型.首先,生成器采用U-Net和SSE对多聚焦图像的特征进行提取,并完成图像融合;其次,判别器采用卷积层对已知的融合结果和生成器生成的融合图像进行分辨;然后,损失函数采用生成器的对抗损失、映射损失、梯度损失、均方误差损失和判别器对抗损失对生成网络进行参数调节;最后,将生成器、判别器和损失函数组成生成对抗网络模型,并进行实验.Pascal VOC2012数据集作为生成对抗网络的训练集,包括近焦图像、远焦图像、映射图像和融合图像.实验结果证明,该生成对抗网络模型能够有效地提取多聚焦图像中的模糊特征,且融合图像在互信息、相位一致性和感知相似性等方面表现优异.     

基于生成对抗网络的CFA图像去马赛克算法

在单传感器数码相机图像采集系统的彩色滤波阵列中,每个像素仅捕获单一颜色分量,并且在彩色图像重构过程中图像边缘等高频区域的伪影现象尤为明显。提出一种基于生成对抗网络的图像去马赛克算法,通过设计生成对抗网络的生成器、鉴别器和网络损失函数增强学习图像高频信息的能力,其中使用的生成器为具有残差稠密块和远程跳跃连接的深层残差稠密网络,鉴别器由一系列堆叠的卷积单元构成,并且结合对抗性损失、像素损失以及特征感知损失改进网络损失函数,提升网络整体性能。数值实验结果表明,与传统去马赛克算法相比,该算法能更有效减少图像边缘的伪影现象并恢复图像高频信息,生成逼真的重建图像。     

基于像素级生成对抗网络的复杂场景灰度图像彩色化

针对当前基于深度学习的彩色化模型在面对具有多个目标的复杂场景时存在的误着色问题,提出一种基于像素级生成对抗网络的彩色化模型.该模型在生成网络中采用全卷积网络模型处理不定尺度的输入灰度图像,并加入与真实彩色分量间的L1损失作为彩色化优化目标;在判别网络中,采用语义分割网络计算像素级Softmax损失,反向传递优化彩色化生成网络.在Pascal Segmentation及ILSVRC2012数据集上进行的彩色化图像质量比较,实验结果表明,与同类模型相比,本文模型在处理复杂场景灰度图像的彩色化任务中具有更高的着色准确率,并且对不同目标之间具有更好的区分度.     

结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法

针对神经网络在进行图像着色时容易出现物体边界不明确、图像着色质量不高的问题,提出结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法.首先改进U-Net结构,采用8个下采样层和8个上采样层对图像进行特征提取和颜色预测,提高网络模型对图像深层次特征的提取能力;然后使用L1损失和smooth L 1损失度量生成图像与真实图像之间的差距,对比不同损失函数下的图像着色质量;最后加入梯度惩罚,在生成图像和真实图像分布之间构造新的数据分布,对每个输入数据进行梯度惩罚,改变判别器网络梯度限制方法,提高网络在训练过程中的稳定性.在相同实验环境下,使用Pix2Pix模型和summer2winter数据进行对比分析.实验结果表明,改进后的U-Net和使用smooth L 1损失作为生成器损失可以生成更好的着色图像;而L1损失能更好地保持图像结构信息,使用梯度惩罚可以加速模型的收敛速度,提高模型稳定性和图像质量;该方法能更好地学习图像的深层次特征,减少图像着色模糊现象,在有效地保持图像结构相似性的同时提高图像着色质量.     

融合自注意力机制和相对鉴别的无监督图像翻译

无监督图像翻译使用非配对训练数据能够完成图像中对象变换、季节转移、卫星与路网图相互转换等多种图像翻译任务.针对基于生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的无监督图像翻译中训练过程不稳定、无关域改变较大而导致翻译图像细节模糊、真实性低的问题, 本文基于对偶学习提出一种融合自注意力机制和相对鉴别的无监督图像翻译方法.首先, 生成器引入自注意力机制加强图像生成过程中像素间远近距离的关联关系, 在低、高卷积层间增加跳跃连接, 降低无关图像域特征信息损失.其次, 判别器使用谱规范化防止因鉴别能力突变造成的梯度消失, 增强训练过程中整体模型的稳定性.最后, 在损失函数中基于循环重构增加自我重构一致性约束条件, 专注目标域的转变, 设计相对鉴别对抗损失指导生成器和判别器之间的零和博弈, 完成无监督的图像翻译.在Horse & Zebra、Summer & Winter以及AerialPhoto & Map数据集上的实验结果表明:相较于现有GAN的图像翻译方法, 本文能够建立更真实的图像域映射关系, 提高了生成图像的翻译质量.     

基于生成对抗网络的遮挡人脸图像修复的改进与实现

针对目前的遮挡人脸图像修复领域中遮挡部位与遮挡大小的限制或修复后人脸图像不够连贯等问题,提出一种改进的Wasserstein生成对抗网络(WGAN)方法来改善人脸图像的修复.将卷积神经网络作为生成器模型,并在对应层间加入跳跃连接来增强生成图像的准确性.在判别器中引入Wasserstein距离进行判别,并引入梯度惩罚来完...     

生成对抗网络及其在图像生成中的应用研究综述

生成对抗网络(GAN)是无监督学习领域最近几年快速发展的一个研究方向,其主要特点是能够以一种间接的方式对一个未知分布进行建模.在计算机视觉研究领域中,生成对抗网络有着广泛的应用,特别是在图像生成方面,与其他的生成模型相比,生成对抗网络不仅可以避免复杂的计算,而且生成的图像质量也更好.因此,本文将对生成对抗网络及其在图像...     

多通道CartoonGAN下的图像风格动漫化

为解决真实图像转换为动漫风格图像出现的参数量大、图像纹理和颜色损失的问题,提出了一种多通道卡通生成对抗网络(MC_CartoonGAN).首先,使用HSCNN+(advanced CNNs for the hyperspectral reconstruction task)和遗传算法重新构建多通道图像数据集,丰富图像信息.其次,利用DenseNet网络进行特征复用减少参数的内存占用率及缓解梯度消失的问题.最后,引入多通道颜色重建损失函数,在保证了生成图像内容完整的情况下,降低了生成图像的颜色损失.实验结果表明,提出的多通道卡通生成对抗网络将真实图像转换成动漫风格图像的质量更优.     

基于SAU-NetDCGAN的天气云图生成方法

天文台天气监测系统对天气云图存在巨大需求。为解决传统的生成对抗网络在扩充天气云图数据集时模型不稳定以及图像特征丢失等问题,提出一种基于SAU-NetDCGAN的双层嵌入式对抗网络天气云图生成方法,该方法由两层网络相互嵌套组成。首先,第一层嵌入式网络是将U型网络添加到生成对抗式网络的生成器中,该网络作为基础架构,利用编码器与解码器之间的跳跃连接增强图像的边缘特征恢复能力;接着,第二层嵌入式网络是将简化参数注意力机制（simplify-attention,SA）添加到U型网络中,该注意力机制通过简化参数降低了模型复杂度,有效地改善了图像暗部特征丢失的问题;最后设计了一种新的权重计算方式,加强了各特征之间的联系,增加了对图像细节纹理特征的提取。实验结果表明,该方法生成的图像在清晰度、色彩饱和度上与传统的生成对抗网络相比图像质量更好,在峰值信噪比、结构相似性的评价指标下分别提高了27.06 dB和 0.606 5。     

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。     

Facial Image Attributes Transformation via Conditional Recycle Generative Adversarial Networks

This study introduces a novel conditional recycle generative adversarial network for facial attribute transformation, which can transform high-level semantic face attributes without changing the identity. In our approach, we input a source facial image to the conditional generator with target attribute condition to generate a face with the target attribute. Then we recycle the generated face back to the same conditional generator with source attribute condition. A face which should be similar to that of the source face in personal identity and facial attributes is generated. Hence, we introduce a recycle reconstruction loss to enforce the final generated facial image and the source facial image to be identical. Evaluations on the CelebA dataset demonstrate the effectiveness of our approach. Qualitative results show that our approach can learn and generate high-quality identity-preserving facial images with specified attributes.     

采用双框架生成对抗网络的图像运动模糊盲去除

传统运动模糊盲去除方法需先预测模糊图像的模糊核,再复原清晰图像。而实际 环境中的复杂的模糊核使此方法不能在视觉上很好地减小实际图像和复原后图像的差异,且直 接将现流行的生成对抗模型应用在图像模糊盲去除任务中会有严重的模式崩塌现象。因此,围 绕去模糊任务的特点提出了一种端到端的生成对抗网络模型--双框架生成对抗网络。该方案 不需要预测模糊核,直接实现图片运动模糊的盲去除。双框架生成对抗网络在原有 CycleGan 基础上将其网络结构和损失函数均作出了改进,提高了运动图像盲去除的精度,并且在样本有 限情况下大幅度增强了网络的稳定性。实验采用最小均方差优化网络训练,最后通过生成网络 和判别网络对抗训练获得清晰图像。在 ILSVRC2015 VID 数据集上的实验结果表明,该方法复原 质量更高,且复原结果在后续目标检测任务中达到了更优的效果。     

基于动态卷积的多模态脑MR图像生成

近年来, 通过自动生成方法获取多模态MR图像得到了广泛研究, 但仍难以通过一种模态直接生成其他各类模态的图像. 针对该问题, 本文提出了动态生成对抗网络. 新模型通过将生成对抗网络与动态卷积相结合, 同时加入任务标签这一条件, 实现从一种MR模态同时生成其他3种MR模态. 同时为了提高图像生成质量, 进一步提出了多尺度判别策略, 通过融合多个尺度来提升判别效果. 基于BRATS19数据集进行生成验证, 实验结果表明, 新方法不但可以同时生成多种模态的数据, 而且提高了生成图像的质量.     

基于生成对抗网络的高照度可见光图像生成

为解决夜间低照度条件下目标检测准确率偏低的问题,提出一种基于循环生成对抗网络的高照度可见光图像生成方法。为提高生成器提取特征的能力,在转换器模块引入CBAM注意力模块;为避免在生成图像中产生伪影的噪声干扰,把生成器解码器的反卷积方式改为最近邻插值加卷积层的上采样方式;为了提高网络训练的稳定性,把对抗损失函数由交叉熵函数换为最小二乘函数。生成的可见光图像与红外图像、夜间可见光图像相比,在光谱信息、细节信息丰富和可视性方面取得好的优势提升,能够有效地获取目标和场景的信息。分别通过图像生成指标和目标检测指标验证该方法的有效性,其中对生成可见光图像测试得到的mAP较红外图像和真实可见光图像分别提高了11.7个百分点和30.2个百分点,可以有效提高对夜间目标的检测准确率和抗干扰能力。