摘要
本发明公开了一种变电站多模态数据感知技术的图像增强方法,包括:将无人巡检系统拍摄的所有位置的图像集合定义为全体图像集合,有效标定不同数据源采集到的图像序列;选定一个图像序列;使用优化加权最小二乘滤波算法对从多张不同角度图像中提取出大尺度的平滑信息和中小尺度的细节信息;使用有效纹理细节增强函数,增强图像中小型细节;融合细节信息和平滑信息,并利用局部优化方法进一步改善图像质量;将预处理的图像和原始图像作为数据集训练双重注意力DAT模型,通过训练好的双重注意力DAT模型实现最终的图像超分辨率操作,获得各个角度关键部位清晰的高质量图像。本发明能够实现良好的图像增强效果。
技术关键词
数据感知技术
图像增强方法
注意力
多尺度
多模态
线性变换矩阵
无人巡检系统
巡检路径规划
特高压变电站
加权最小二乘
深层特征提取
浅层特征提取
通道
序列
图像超分辨率
粒子群算法
模块
系统为您推荐了相关专利信息
地震数据重构方法
校正
通道注意力机制
网络模型训练
定义
情感识别模型
脑电情感识别方法
通道
编码器
识别情感
人脸特征向量
人脸图像数据
人脸识别方法
员工
身份
智能翻译方法
语义关联度
文本
大数据
机器学习模型