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| 融合LSTM的DCNN及其图像模糊类型和参数识别 | |
| 摘 要： | 大数据时代,图像是重要的信息传递媒介,但图像质量退化将影响信息识别.针对各种类型的图像退化问题,提出一种融合长短期记忆(LSTM)的深度卷积神经网络(DCNN)的带记忆分类方法,识别退化图像模糊类型及其参数,根据准确的模糊类型及模糊核进行图像去模糊.首先改进DCNN卷积模型,调节卷积运算步长算子,加快图像卷积收敛速度;引入串行LSTM网络,将训练过的图像微元进行记忆,提高识别速度和准确性;通过BP网络输出模糊类型及其参数,再进行图像反卷积去模糊.实验表明能识别出3种主要模糊类型并识别率在90%以上,模糊参数误差在一个像素内,能复原出清晰的图像;最后将算法应用到实际高速铁路轨道缺陷检测系统中,对质量较差的图像进行模糊识别及去模糊,提高图像识别率. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |