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基于SKNet的增强型pix2pixhd图像去雾方法

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湖北理工学院学报 2022年第4期38卷 23-28页

作者：段雅童许光宇安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对采用去雾算法处理后图片仍存在色彩失真、残雾遗留等问题,提出一种基于SKNet的增强型pix2pixhd去雾方法,即在增强型pix2pixhd网络的增强模块中引入SKNet网络,实现了不同尺度特征的选择和融合,提高了算法对图像特征的利用率。此外,在... 详细信息

针对采用去雾算法处理后图片仍存在色彩失真、残雾遗留等问题,提出一种基于SKNet的增强型pix2pixhd去雾方法,即在增强型pix2pixhd网络的增强模块中引入SKNet网络,实现了不同尺度特征的选择和融合,提高了算法对图像特征的利用率。此外,在SKNet网络前添加可变形卷积,使得卷积核产生自由形变,以适应不规则的目标物体,增强了模型的可变换能力,达到了很好的去雾效果。较现有的去雾方法,文章提出的网络更好地利用了图像各个尺度的特征细节,提高了图像去雾的效果。

关键词：图像去雾 pix2pixhd Selective Kernel Network(SKNet) 可变形卷积

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基于pix2pixhd的行人图像生成

数字通信世界 2019年第9期 4-4,16页

作者：程平四川长虹电器股份有限公司

本文提出了一个基于行人姿态mask利用条件生成对抗网络来生成逼真的行人图像的方法,使用了一种最新的adversarial loss和最新的多尺度生成器-判别器结构来增加提高行人图像细节。实验表明,通过使用成对的行人姿态mask和行人图像训练后的... 详细信息

本文提出了一个基于行人姿态mask利用条件生成对抗网络来生成逼真的行人图像的方法,使用了一种最新的adversarial loss和最新的多尺度生成器-判别器结构来增加提高行人图像细节。实验表明,通过使用成对的行人姿态mask和行人图像训练后的pix2pixhd网络可以生成了一幅视觉吸引人的具有目标姿态不同属性性质的行人图像。

关键词：姿态mask pix2pixhd 网络行人图像生成

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基于室内光热环境的办公建筑均分型表皮机器学习生成设计——以北京地区为例

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基于室内光热环境的办公建筑均分型表皮机器学习生成设计——以北...

作者：闫永青岛理工大学

学位级别：硕士

办公建筑是重要的建筑类型之一,在城市建设发展中不可或缺。在可持续发展的大背景下,为使用者提供高品质室内环境的同时降低能耗,已经成为建筑设计阶段值得考虑的重要目标。建筑表皮作为建筑与外部接触的主要界面,对建筑室内光热环境有... 详细信息

办公建筑是重要的建筑类型之一,在城市建设发展中不可或缺。在可持续发展的大背景下,为使用者提供高品质室内环境的同时降低能耗,已经成为建筑设计阶段值得考虑的重要目标。建筑表皮作为建筑与外部接触的主要界面,对建筑室内光热环境有重要影响。本文主要研究有利于办公建筑室内光热环境的均分型表皮生成设计方法,通过优化均分型表皮光热环境性能,减少建筑室内照明系统与空调系统的消耗。本文提出了一种结合仿真模拟、机器学习和遗传算法寻优的参数化设计和优化方法。以办公建筑外立面生形变化对办公建筑环境的改变作为焦点,用参数化方式建立均分型办公建筑范式模型,系统会生成大量不同的表皮方案。将部分方案的光热环境图片作为数据导入机器学习pix2pix HD模型,后利用pix2pix HD模型达到预测所有方案光热环境的目的。设计一种以建筑节能为目的的办公类建筑立面设计方法,通过对办公建筑全年室内光照与热舒适的模拟,用来量化整个办公建筑室内的光热环境,从而整体地评价办公建筑环境性能。将对抗式生成网络训练成基于建筑立面图像预测生成建筑室内环境仿真模拟图像达到寻优目的,研究验证,其预测精度可以达到99.5%以上。通过此方法,根据光热环境图片像素总值,可以以较轻的计算负载获得性能评估。结果表明,一方面,该研究方法能以更少的时间和计算成本解决优化问题,通过机器学习的精度验证也可以发现,建筑环境仿真模拟并不需要将全部方案结果机械性模拟得出,而是可以引入对抗式生成网络(GAN)模型进行环境结果图像预测,以提升效率。另一方面,该均分型表皮生成设计方法能够通过遗传算法筛选表皮方案,通过对机器学习模型预测结果的交叉、变异和选择,达到找寻室内光热环境最优解的作用。研究发现,在北京地区,均分型外表皮的均分单元在3.2*1.3m时,室内光热环境较佳。另外,研究中所用的工具集合也可以为建筑师提供一种基于特定环境目标优化设计策略的快速且易于实现的工具。

关键词：对抗式生成网络(GAN) 参数化设计建筑室内环境 pix2pixhd

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基于生成对抗网络的太阳图像映射算法研究

基于生成对抗网络的太阳图像映射算法研究

作者：吴娴中央民族大学

学位级别：硕士

图像映射是指将目标图像从一个域以合理的方式转换到另外一个域,研究者们常常使用生成对抗网络的方法来实现图像映射。但是,这种对抗学习的方法仍存在不足之处,因为使用生成对抗网络生成的图像在细节方面与真实图像仍然有着较大的差距... 详细信息

图像映射是指将目标图像从一个域以合理的方式转换到另外一个域,研究者们常常使用生成对抗网络的方法来实现图像映射。但是,这种对抗学习的方法仍存在不足之处,因为使用生成对抗网络生成的图像在细节方面与真实图像仍然有着较大的差距。主要是由于研究者在使用生成对抗网络方法进行研究的时候往往会忽略图像结构方面的信息。而且普通的生成对抗网络的结构比较简单,对于图像的细节信息以及复杂的层次信息的学习能力较弱。由于太阳磁场图像在太阳物理研究领域占据着非常重要的位置,而保存下来的具有利用价值的太阳磁场图像并不多,因此本文提出了基于改进的生成对抗网络的太阳磁场图像映射算法,旨在基于给定的Halpha图像生成其对应的太阳磁场HMI图像。考虑到数据匹配的问题,本文从两种角度出发,利用有监督的pix2pixhd网络和无监督的CycleGAN作为基准模型,对这两种模型进行改进,来辅助太阳Halpha图像到太阳磁场HMI图像映射,提升了生成的磁场图像效果。(1)首先,对目前的经典模型pix2pixhd的进行改进与优化,构建了一种引入金字塔池化模块的pix2pixhd模型,在原来的生成器之后加入了一个增强细节信息的金字塔池化模块,然后使用通道融合的方法将增强器的输出进行拼接融合输出更高质量的图像。之后,使用多尺度判别器对生成图像进行判别得到输出的太阳磁场图像。通过与经典的有监督模型进行对比实验发现,本文改进的网络比原网络具有更好的风格转换效果。(2)此外,由于成对的太阳halpha图像和太阳磁场图像的收集存在一定的难度,因此本文从无监督对抗学习的角度出发,对经典的无监督模型CycleGAN进行改进与优化,通过在生成器中加入注意力模块使模型更加关注图像的重点区域,并对其进行了深入分析和验证。通过与经典的无监督模型进行对比实验发现,加入了注意力机制模块的CycleGAN模型能够在没有匹配数据的前提下生成更加清晰、细节更加丰富的太阳磁场图像。

关键词： pix2pixhd CycleGAN 注意力机制太阳图像

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西装个性化定制中面料更换图像合成研究

西装个性化定制中面料更换图像合成研究

作者：马大椽东华大学

学位级别：硕士

随着以现代计算机技术为基础的网络经济崛起,虚拟试衣、时装展示等人工智能技术在服装业中得到了广泛的应用,人们越来越习惯于在线上购买服装。随着经济发展,人们越来越不满足于千篇一律的成品西装而转向寻求对西装进行个性化定制。西... 详细信息

随着以现代计算机技术为基础的网络经济崛起,虚拟试衣、时装展示等人工智能技术在服装业中得到了广泛的应用,人们越来越习惯于在线上购买服装。随着经济发展,人们越来越不满足于千篇一律的成品西装而转向寻求对西装进行个性化定制。西装由于其正装的属性,款式较为固定,所以在线上个性化定制西装时,用户更在意对西装面料的选择定制。为满足用户需求,可以利用图像合成技术实时生成不同面料西装的效果图,这样不仅可以提升用户的线上购物体验,而且可以降低服装厂家的成本。传统图像合成技术由于特征表达能力有限,对于服装这类分布复杂的图像合成效果较差。随着深度学习的发展,生成式对抗网络由于其对于复杂分布的表达能力,在图像合成领域得到了广泛的应用。而针对传统生成式对抗网络生成图像纹理细节较差的问题,本文基于pix2pix HD网络模型结构,提出了一种针对西装图像合成的网络模型,主要工作如下:(1)改进了生成器与判别器的结构,将图像分为亮度通道和色彩通道进行生成与判别。在亮度通道中,网络能够不受色彩干扰地对西装图像中的精细纹理结构细节进行生成;在色彩通道中,网络能够对面料色彩精准还原。(2)引入纹理结构损失和色彩损失,以指导生成器对西装图像中的结构纹理和色彩进行精准生成。生成的西装图像不仅拥有精细的纹理细节效果而且很好地还原了面料的色彩。(3)将西装图像生成网络模型应用到服装电商网站中的西装个性化定制模块。用户可以选择西装的面料和款式,模型根据用户的选择生成西装图像并实时展示在系统界面中。用户将个性化定制订单信息发送给入驻厂家,厂家将根据订单信息对西装进行生产和发货。实验结果表明,本文提出的西装图像生成网络模型能够有效提升用户的体验,降低服装厂家成本,具有较好的研究价值和应用前景。

关键词：西装图像合成精细纹理生成生成式对抗网络 pix2pixhd 损失函数

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基于深度学习网络的阴影检测与去除算法设计

基于深度学习网络的阴影检测与去除算法设计

作者：王思凡东华大学

学位级别：硕士

阴影在自然界中无所不在,它由于在光传播途径中存在遮挡物而产生。阴影的出现有利有弊,弊端在于它会干扰许多现有的图像、视频的处理与分析任务,而有利点在于阴影其实隐含了光源和场景中的物体信息,有利于场景中的目标理解。因此研究阴... 详细信息

阴影在自然界中无所不在,它由于在光传播途径中存在遮挡物而产生。阴影的出现有利有弊,弊端在于它会干扰许多现有的图像、视频的处理与分析任务,而有利点在于阴影其实隐含了光源和场景中的物体信息,有利于场景中的目标理解。因此研究阴影的检测与去除方法兼具理论与现实意义,但它历来也被认为是机器视觉中一个极富挑战性的任务。阴影的检测算法按其特征的设计思路分为传统的基于人为构建特征的检测与利用深度学习网络进行检测这两种类别,然而传统算法的阴影检测需要借助大量艰深的光学以及物理学知识进行建模,极大程度上阻碍了研究者在该方向的深入研究,受到模型限制效果也不见得理想;而深度学习网络能够实现端到端的阴影检测,只需要根据阴影的特性设计适合的提取特征方法（卷积与池化等模块）即可得到卓越的检测效果,因此利用深度学习网络进行阴影检测逐渐成为主流。虽然近几年阴影检测方法在性能上有了较大提升,但现有的算法仍普遍存在以下三个问题:1)当阴影同时覆盖在亮色纹理与暗色纹理区域时,大部分检测器会忽略亮色纹理上的阴影区域;2)当较弱光源投射而产生淡色阴影时,可能会出现大面积的漏检测;3)大部分检测器会将图像中深颜色的像素误认为是阴影。这三个问题大大降低了现有阴影检测方法的准确率。针对以上问题,我们提出了一种新型双流空洞卷积网络,在网络架构中设计了空洞卷积子模块、多层次空洞池化子模块与跨流残差子模块,用于增大卷积感受野,更好地提取并融合了图像的局部特征与全局特征,在实验中,该网络的阴影检测结果对于以上三种问题均有改善。通过在两个大型阴影检测数据集进行定性与定量实验,我们证明了所提出的双流空洞卷积网络与其他九种主流阴影检测方法相比能够得到优秀的检测结果,其中在SBU数据集中平均错误率（Balanced Error Rate,简称BER）降至6.6%,准确率（Accuracy）达到96.2%,均位列第一。在ISTD数据集上,BER降至4.0%,位列第二,准确率达到97%,位列第一。我们还通过剥离实验进一步证明了所提出的三个子模块对阴影特征的提取都有贡献,具有合理性。基于提出的双流空洞卷积网络,我们分别在智能视频监控系统与卫星遥感图像处理领域进行了分别应用。由于智能监控视频序列中存在的阴影与所检测的运动目标运动性质相同且有时候因颜色相似难以被区分,因此会造成前景目标检测算法的误检测,利用所提出的双流空洞网络将阴影部分进行标记排除则可以很好地避免干扰,大大提升目标检测算法的准确率。同样地,我们的网络也可以应用于富含海量信息的卫星遥感图像序列处理中,我们在现有的遥感数据集上选择适合的图像自建了遥感阴影数据集并进行网络训练与测试,与现有的主流深度学习网络与遥感阴影检测方法进行定性与定量对比后发现,我们的网络取得了领先的检测水平,证明了双流空洞卷积网络具有较强的任务与场景泛化能力。我们发现阴影去除的任务可以看作是针对图像中阴影覆盖的纹理生成与周边无阴影部分相似纹理的任务,pix2pixhd生成对抗网络不仅能很好地生成全局性特征,也可以对细节方面加以修饰,因此十分适合进行阴影去除任务。最后,我们将pix2pixhd网络首次应用到阴影去除任务中,从带有阴影的彩色图像中生成了高清、逼真的无阴影图像。通过在两个阴影去除数据集SRD与ISTD上进行训练,并与其他阴影去除算法进行的定性比较后,证明了pix2pixhd生成的无阴影图像最为逼真且细节部分十分清晰,这为后续阴影去除方法的研究提供了新的思路。

关键词：阴影检测双流空洞卷积网络空洞卷积遥感图像阴影去除 pix2pixhd

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具有区域间注意力机制的街景生成模型设计

北京电子科技学院学报 2020年第3期28卷 64-73页

作者：李凤仪于明学金鑫北京电子科技学院北京市100071 西安电子科技大学西安市710126

针对难以获得长距离依赖的问题,本文受自然语言处理的启发,将图像分部分生成,并在每一部分的前后添加自注意力机制以获取空间上的依赖性,又增加不同区域内同一类别间的响应和一致性,最终设计实现了具有区域间注意力机制的街景生成模型... 详细信息

针对难以获得长距离依赖的问题,本文受自然语言处理的启发,将图像分部分生成,并在每一部分的前后添加自注意力机制以获取空间上的依赖性,又增加不同区域内同一类别间的响应和一致性,最终设计实现了具有区域间注意力机制的街景生成模型。如此在获得长距离依赖的同时,部分生成也保留了区域间的独立性,防止图像生成因过于耦合而出现的图像不清晰现象。

关键词：区域自我注意网络 GAN 批处理归一化实例归一化残差结构 pix2pixhd Cityscapes数据集

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