基于改进循环生成对抗网络的低照度图像增强

为了解决在低照度图像增强过程中配对数据集获取困难,且经过增强后的图像质量不佳的问题,通过改进循环生成对抗网络的方法研究了非配对低照度图像增强的实现。主要方法为改进生成器和判别器的结构提高增强后图像的质量。生成器部分采用融合了Vision Transformer结构的U-NET模型替代原始的生成器模型,来提高图像变换的周期一致性和内容保持性,并有效的处理图像研究中普遍存在的长距离空间相关性的问题。判别器部分针对图像研究的特点选择PatchGAN代替传统的判别器,提高对图像细节的判别能力,提高图像质量。结果表明,相比较于传统方法,本文改进的模型有着更好的主观视觉效果,同时在客观评价指标也有着相应的提高。可见本文改进模型的有效性。     

基于GAN的图像超分辨率重建算法研究

SRGAN是一种基于生成对抗网络的超分辨重建方法,其生成的高分辨率图像质量较传统方法有着明显提升,然而SRGAN存在着训练过程不稳定,图像浅层特征未充分使用等问题,很大程度上影响到了生成图像的质量。本文提出了一种特征增强改进的SRGAN模型,该模型使用信息蒸馏块进行特征纹理信息的增强,并消除图像特征中的冗余信息。此外,使用相对平均鉴别器替代原始SRGAN中的二分类鉴别器,保证了GAN网络训练的稳定性。本文基于4倍放大因子的超分辨重建任务,在BSD100数据集上进行实验结果的质化评价和量化评价。实验表明,本文方法较之SRGAN在训练过程中具有更好的稳定性,生成的图像具有更清晰的细节纹理,取得了更佳的图像超分辨率重建效果。     

HCGAN:一种基于GAN的高容量信息隐藏算法

针对现有信息隐藏算法存在隐写容量低、信息提取困难以及安全性差等问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的高容量信息隐藏算法（High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GAN,HCGAN）.在秘密信息嵌入方面,使用基于Im-Residual结构的编码器将秘密信息嵌入载体图像中,避免了秘密信息嵌入时由卷积层提取特征导致的信息损失.在秘密信息提取方面,使用基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出秘密信息,利用特征复用来增加秘密信息的提取率.在抗隐写分析方面,利用基于隐写分析的鉴别器与基于Im-Residual结构的编码器进行对抗训练,以提高含秘图像的抗隐写分析能力.实验表明,经过对抗训练后,HCGAN在2 bpp嵌入率下比WOW和S-UNIWARD在0.4 bpp嵌入率下具有更低的隐写分析检测率.     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

基于情感分析和GAN的股票价格预测方法

股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小.     

基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、 识别率低和误分类率较高等问题, 提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法. 利用生成对抗网络的博弈思想, 分别设计特征提取器、 特征合成器和判别器, 通过判别器与特征提取器之间的对抗训练, 不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率, 并将其应用在工作人员工作状态智能监测中, 根据表情识别结果判断工作状态, 从而合理分配实验室资源, 提高实验室资源利用率. 改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明： 该算法有较高的鲁棒性, 能有效提高人脸表情识别率.     

基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法

针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真、细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法.首先通过Max-RGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量.利用Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并...     

基于暗原色先验的低照度图像增强

低照度图像亮度低、对比度低、细节信息缺失,对后续处理造成不便。针对这种情况,提出一种基于改进的暗原色先验低照度图像增强算法。采用输入图像暗通道的最大值估计大气光值,并用输入图像暗通道替代用大气光值来归一化输入图像,以其暗通道估计透射率,提高了算法效率。对输入图像取反,得到一副类似雾化的图像,用暗原色先验去雾,将结果再次取反,得到增强图像。暗原色先验会放大图像噪声,引入导向滤波实现保边去噪。实验结果表明,算法能有效增强低照度图像,提高图像亮度、对比度和突出图像细节信息。     

基于卷积神经网络的逆光图像增强研究

现有的大部分算法只能针对特定照度的逆光图像有出色的增强效果,不能高效率地解决各类照度的逆光图像.因此,本文提出一种基于卷积神经网络的图像增强算法,并构建一种集分解、恢复、调节为一体的新型网络架构.利用Retinex理论设计一个分解网络,将逆光图像与其对应的高光图像都分解为反射图和光照图.采用高光图反射分量作为去噪参考,...     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于图像块相似性和补全生成的人脸复原算法

图像获取过程中,由于成像距离、成像设备分辨率等因素的限制,成像系统难以无失真地获取原始场景中的信息,产生变形、模糊、降采样和噪声等问题,针对上述情况下降质图像的复原问题,提出了适用于低分辨率,低先验知识情况下的人脸复原方法,通过基于图像相似性的期望块log相似性EPLL (expected patch log likelihood)框架来构建人脸复原效果的失真函数,利用生成对抗网络的图像补全式生成过程来复原图像。所提算法在加噪率50%以及更高情况下可以保持较好的人脸图像轮廓与视觉特点,在复原加噪20%的降质图像时,相比传统的基于图像块相似性的算法,本文算法复原结果的统计特征峰值信噪比PSNR (peak signal-noise ratio)与结构相似度SSIM (structural similarity)值具有明显优势。     

基于WGAN的语音增强算法研究

带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,传统语音增强方法需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设,不合理的假设会造成噪声残留、语音失真等问题,导致语音增强效果不佳。此外,噪声本身的随机性和突变性也会影响传统语音增强方法的鲁棒性。针对这些问题,使用生成对抗网络来对语音进行增强,给出一种基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial nets, WGAN)的语音增强方法来加快训练速度和稳定训练过程。该方法无需人工提取声学特征,且使语音增强系统的泛化能力得以提升,在匹配噪声集和不匹配噪声集中都有良好的增强效果。实验结果表明,使用训练出的端对端语音增强模型后,语音信号的客观评价标准(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)平均得到23.97%的提高。     

基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述

图像超分辨率重建(super-resolution, SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在目标检测、医学成像和卫星遥感等领域都有着重要的应用价值.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著的进步.为了把握目前基于深度学习的图像超分辨率重建方法的发展情况和研究热点,对一些最新的基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了梳理,将它们分为两大类(有监督的和无监督的)分别进行阐述.然后,在公开的数据集上,将主流方法的性能进行了对比分析.最后,对基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了总结,并对其未来的研究趋势进行了展望.     

基于饱和度的多尺度雾天降质图像质量增强算法研究

传统图像质量增强算法只适于薄雾状态下的降质图像,对浓雾状态下图像质量的增强效果较差。为此,提出一种新的基于饱和度的多尺度雾天降质图像质量增强算法,通过混合灰度转换函数子带分解多尺度Retinex算法挑选高、中、低三个尺度,结合雾天降质图像整体阴影区域和高光部分的细节,依次完成对雾天降质图像各个频段的质量增强,获取各个频段的质量增强结果。把获取结果与原图像共同视为一个图像集合,通过图像融合技术完成对所有图像的权重图分配操作,提高增强后图像质量。实验结果表明,所提算法能够有效增强雾天降质图像质量,主观客观评价结果均较优。     

Research on wavelet-based algorithm for image contrast enhancement

A novel wavelet-based algorithm for image enhancement is proposed in the paper. On the basis of multiscale analysis, the proposed algorithm solves efficiently the problem of noise over-enhancement, which commonly occurs in the traditional methods for contrast enhancement. The decomposed coefficients at same scales are processed by a nonlinear method, and the coefficients at different scales are enhanced in different degree. During the procedure, the method takes full advantage of the properties of Human visual system so as to achieve better performance. The simulations demonstrate that these characters of the proposed approach enable it to fully enhance the content in images, to efficiently alleviate the enhancement of noise and to achieve much better enhancement effect than the traditional approaches.     

基于模糊逻辑的雾天图像增强改进算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种基于正弦函数变换的模糊增强算法.该算法首先对雾天图像进行规范化,降低不同雾况对图像灰度级分布范围的影响;其次通过一种改进的模糊化算法将图像从灰度域变换到模糊域,在模糊域内对低灰度区域进行衰减运算,对高灰度区域进行增强运算;最后将图像从模糊域变换到灰度域.试验表明,该算法可以有效提高...     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于GAN的医学图像仿真数据集生成算法

基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.