隨著數(shù)字圖像應(yīng)用的不斷普及,圖像增強(qiáng)技術(shù)的重要性也愈發(fā)凸顯。進(jìn)幾年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步帶動(dòng)了圖像增強(qiáng)算法性能的提升,但目前提高深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率,提升算法在實(shí)際場(chǎng)景中的性能以及根據(jù)任務(wù)導(dǎo)向優(yōu)化算法等方面仍面臨著一些挑戰(zhàn)。本文基于實(shí)際的增強(qiáng)任務(wù),對(duì)其中的一些挑戰(zhàn)進(jìn)行了研究和討論。首先,圖像顏色的好壞是影響觀看體驗(yàn)的重要因素之一。我們根據(jù)顏色增強(qiáng)需要兼顧整體風(fēng)格和局部調(diào)整的特性,提出了一個(gè)通道級(jí)全局線性增強(qiáng)和像素級(jí)局部非線性增強(qiáng)相結(jié)合的多層級(jí)增強(qiáng)算法,該算法通過(guò)兩個(gè)級(jí)聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。其中,通道級(jí)全局增強(qiáng)是基于輸入圖像紅綠藍(lán)三通道的線性映射,映射系數(shù)由一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。像素級(jí)局部增強(qiáng)則通過(guò)另一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)像素到像素的局部微調(diào),并且在網(wǎng)絡(luò)中引入了非局部模塊加強(qiáng)局部的關(guān)聯(lián)。全局增強(qiáng)能夠保留較好的整體顏色一致性,局部增強(qiáng)則能抑制局部的顏色失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法中各個(gè)模塊都能在一定程度上提升整體性能,并且完整算法的性能在量化指標(biāo)和主觀質(zhì)量上都超過(guò)了一些目前最先進(jìn)的算法。其次,實(shí)際場(chǎng)景中的圖像失真比較復(fù)雜,容易出現(xiàn)多種不同類型的失真疊加的情況。我們受到深度圖像先驗(yàn)的啟發(fā),提出了一個(gè)基于雙重先驗(yàn)學(xué)習(xí)的混合多失真增強(qiáng)算法,算法框架由圖像先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)和失真先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。其中圖像先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)利用圖像內(nèi)在先驗(yàn)從隨機(jī)噪聲生成清晰圖像,失真先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)則根據(jù)輸入圖像預(yù)測(cè)包含的失真類型和失真等級(jí),再通過(guò)失真模型將清晰圖像轉(zhuǎn)換成失真圖像以此反向約束生成的清晰圖像。對(duì)抗學(xué)習(xí)的采用使得圖像先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)結(jié)果的分布與真實(shí)清晰圖像的分布相近以進(jìn)一步加強(qiáng)主觀質(zhì)量。我們對(duì)所提出算法進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法相比于原始的深度圖像先驗(yàn)?zāi)芨行У靥幚砦粗д骖愋秃偷燃?jí)的混合多失真圖像。此外,目前的增強(qiáng)算法普遍存在一些維度的質(zhì)量不可兼得的問(wèn)題�；诖爽F(xiàn)象,我們進(jìn)一步討論了基于深度網(wǎng)絡(luò)的顏色增強(qiáng)模型和混合多失真增強(qiáng)模型在任務(wù)導(dǎo)向下的優(yōu)化。其中,針對(duì)顏色增強(qiáng)模型,本文討論了常見(jiàn)的感知損失函數(shù)和對(duì)抗訓(xùn)練的影響。針對(duì)混合多失真增強(qiáng)模型,則討論了引入同樣由深度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的識(shí)別模型計(jì)算識(shí)別損失函數(shù)并反向優(yōu)化增強(qiáng)模型的影響。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TP391.41;TP8
【部分圖文】：

一些專業(yè)的??學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)的積累。并且，當(dāng)要處理大量圖片時(shí)，手動(dòng)顏色增強(qiáng)也是一件十分消??耗時(shí)間的事情。為了解決上述問(wèn)題，自動(dòng)顏色增強(qiáng)（ａｕｔｏｍａｔｉｃ?ｃｏｌｏｒ?ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）??技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。該任務(wù)的難點(diǎn)在于由于人眼的感知特征十分復(fù)雜，所以每個(gè)像素??的映射通常來(lái)說(shuō)是非線性的，并且還同時(shí)受到整體（ｇｌｏｂａｌ）的風(fēng)格，局部（ｌｏｃａｌ）??的顏色和上下文（ｃｏｎｔｅｘｔ）關(guān)聯(lián)的影響。??■■??（ａ）原始（Ｒａｗ）圖像?（ｂ）修飾后的（Ｒｅｔｏｕｃｈｅｄ）圖像??圖１．１?一個(gè)圖像修飾樣例??對(duì)基于數(shù)字圖像的檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)而言，由于圖像采集環(huán)境和采集設(shè)備的多??１??

?第１章緒?論???樣性，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)，光照，噪聲，天氣，圖像壓縮等干擾因素都可能會(huì)影響??系統(tǒng)的穩(wěn)定性。如圖１．２，（ａ）－（ｅ）分別為真實(shí)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)模糊，低光照，噪聲，霧，??壓縮引起的圖像失真。利用增強(qiáng)算法對(duì)這些失真圖像進(jìn)行增強(qiáng)以還原出清晰的??圖像能夠降低干擾因素的影響，保持檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。在實(shí)際情形下，也??容易出現(xiàn)多種失真的疊加，如圖１．２，⑴出現(xiàn)了低光照，噪聲，模糊多種失真。由??于不同失真的特性不一樣，很難通過(guò)單一失真處理算法解決所有的失真。如果采??用不同失真依次處理的方式，前一個(gè)處理完的結(jié)果也會(huì)對(duì)后續(xù)的增強(qiáng)造成干擾。??因此，實(shí)際場(chǎng)景中混合多失真的增強(qiáng)處理是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。??Ｂｎ??ＨＢＨ?ｔ?Ｔ：?Ｍ??⑷．運(yùn)動(dòng)模糊?（ｂ）．低光照?（ｃ）．噪聲??親Ｒ／??⑷．霧?（ｅ）．壓縮?（ｆ）？混合多失真??圖１．２現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景圖像失真樣例??近幾年來(lái)，深度學(xué)習(xí)幫助不少計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)（比如圖像識(shí)別［１＿５］，目標(biāo)檢??測(cè)［６＿１（）］，語(yǔ)義分割［９，Ｕ＿１４］等）取得了突破性的提升。與此同時(shí)，深度學(xué)習(xí)方法的??引入也極大地促進(jìn)了圖像增強(qiáng)技術(shù)（比如顏色增強(qiáng)，去模糊，圖像超分辨等）的??發(fā)展。通過(guò)構(gòu)建成對(duì)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法相比于傳統(tǒng)的方法具有??更強(qiáng)的泛化性能，但目前也仍面臨一些挑戰(zhàn)。??首先，如何設(shè)計(jì)更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以提升增強(qiáng)性能或者降低計(jì)算復(fù)雜度是當(dāng)??前一個(gè)重要的研究方向。一方面，對(duì)于不同的退化失真需要研究設(shè)計(jì)高效通用的??特征學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和模塊，比如通用的殘差模塊［２］?（ｒｅｓｉｄｕａｌ?ｂｌｏｃｋ），密集連??接［４］?（ｄｅｎｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ）

?第２章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)簡(jiǎn)介???第２章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)簡(jiǎn)介??本章我們將介紹一些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用技術(shù)，這些內(nèi)容是后續(xù)章節(jié)研究??內(nèi)容的基矗目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出日新月異的狀態(tài)，涌現(xiàn)出了大量基??礎(chǔ)性的工作，為實(shí)際應(yīng)用提供了支撐。由于篇幅有限，在本章節(jié)我們只簡(jiǎn)單介紹??本文研究?jī)?nèi)容中會(huì)用到的方法。??２．１全連接??全連接［６７］?（ＦｕｌｌｙＣｏｎｎｅｃｔｅｄ，?ＦＣ）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋時(shí)實(shí)現(xiàn)的是向量到向量的??映射，且輸出向量中的每一個(gè)元素都由輸入向量中所有元素加權(quán)求和計(jì)算而來(lái)??（如圖２．１）。??廣一＇＇Ｘ?－—－＾（?２／１?）?ｙ＼?＝ｂｘ?■＋■?ｙ＂?ｕｊｕＸｊ??廣一／?（?Ｖ２?）?＝?ｉ＞２?＋?５３??（：��；?／?Ｖ??？?／?－??？?／?（?ｙｍ?１?ｙｍ?＝?ｂｍ?＋??０??圖２．１全連接層線性運(yùn)算示意圖??假設(shè)輸入ｎ維的特征向量Ｘ，?為ｍｘ？的權(quán)值矩陣，６是偏置向量，ｙ為輸??出向量，貝Ｕ??ｙ?＝?ｃｏｘ?＋?ｂ，?（２．１）??該運(yùn)算的總參數(shù)量為ｗ?Ｘ?ｎ?＋?ｍ。??２．２卷積??卷積［６７］是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，?ＣＮＮ）中最基礎(chǔ)的??操作之一。卷積是一種簡(jiǎn)單的線性運(yùn)算，如圖２．２所示，通過(guò)卷積核在輸入特征??上滑動(dòng)并計(jì)算局部的加權(quán)和可得到輸出特征上的對(duì)應(yīng)值。??８??
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本文編號(hào)：2862006