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水下相机的“放大镜”:图画重构技能提醒细节之美

时间: 2024-01-31 13:29:53 |   作者: 尾气分析仪

研讨院李学龙教授团队环绕“临地安防”中的涉水视觉范畴,展开了前端光电成像结合后端智能处理的一体化

产品特性

  研讨院李学龙教授团队环绕“临地安防”中的涉水视觉范畴,展开了前端光电成像结合后端智能处理的一体化探究,测验打通从光电数据获取到数据智能处理的感算通道。以图画部分化学习理论为辅导,在光电成像前端,运用智能分块含糊的难题,提升了图画重构的质量,构成了光电成像数据准确获取与处理的一体结构,为多模态涉水视觉数据的感知和处理供给了技能支撑,是“临地安防”的典型运用之一。

  地球表面大约70%被海洋掩盖,海洋中蕴藏着不知道的生物和巨大的动力资源,对地球生命的连续起着及其重要的效果。涉水智能成像技能在海洋科考、资源勘探、地貌制作、水下考古等范畴具有极点严峻的运用远景。可是,受深海环境极点、水体吸收散射的影响,尤其是湍流水体的强散射效果影响,传统点对点式成像无法完好保存方针的空间信息。就像图中的潜水员,运用传统相机,图画的细节信息往往被吞没于布景散射光中,构成图画信噪比严峻下降,很难拍出高清画质的相片。为处理该问题,西北工业大学光电与智能研讨院李学龙教授团队环绕临地安防,以边际增强的水下智能成像为方针,展开了人工智能赋能的光电成像技能讨论研讨,为边际信息高质量重构供给了新途径。

  团队提出了边际信息增强的智能成像办法(ILNet),图1展现了ILNet的原理结构。依据以坚持图画信息完好性为方针的张量结构化表征理论,运用智能成像的抗搅扰性以及深度网络的信息提取才能,构建多模态认知核算结构,处理传统成像办法在图画智能重构时,边际信息严峻损失的问题,在模仿实在的湍流水环境中,完成了低采样率、边际增强的方针图画智能重构。此外,ILNet运用勘探到的光强信息为标签练习网络参数,极大节省了数据收集本钱,提高了未练习场景下的泛化才能,为水下强噪声环境的智能光电成像供给了技能储备。相关作业宣布在Optics & LaserTechnology上。

  在此基础上,团队结合物理先验和智能算法,提出了空域频域替换学习的湍流畸变批改办法(ASF-Transformer),大大降低了图画受大气湍流影响构成的噪声、畸变和伪影,提升了图画重构的质量。该办法对成像原理和散布传达理论进行整合,规划了自相重视意力机制来进行频域学习,并运用多头转置注意力机制来削减空域学习的核算量,经过大规模数据的监督学习,明显缓解湍流对光学成像的影响,功能到达世界领先水平。相关作业宣布在Optics Express上。

  近年来,智能光电成像技能加快速度进行开展,运用场景不断拓宽深化。作为光电范畴与智能范畴的穿插技能,智能光电成像打通了从数据获取到数据处理的感算通道,可以有用缓解湍流、散射等复杂多变的场景搅扰,为涉水勘探等临地安防运用供给了新的技能支撑。

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