摘要
本发明公开了一种固体氧化物燃料电池尾焰燃烧图像的增强方法,包括如下步骤:S1、采集固体氧化物燃料电池尾焰燃烧状态的图像,并对采集的图像数据进行预处理后,建立数据集,将数据集划分为训练集和测试集;S2、搭建图像增强网络模型,图像增强网络模型包括全局特征提取模块、局部特征提取模块、特征融合模块和超分辨率卷积神经网络模块;S3、利用训练集对搭建的图像增强网络模型进行训练;S4、利用测试集对搭建的图像增强网络模型进行测试;S5、进行模型性能评估,判断图像增强网络模型输出的增强后的图像是否满足预设要求;S6、利于图像增强网络模型完成固体氧化物燃料电池尾焰燃烧图像的增强。
技术关键词
固体氧化物燃料电池
图像增强网络
卷积神经网络模块
全局特征提取
局部特征提取
ResNet网络
超分辨率
CCD镜头
色彩校正
数据
对比度
亮度
工业
基础
参数
系统为您推荐了相关专利信息
耳部
穴位识别方法
关键点
高维特征向量
图像处理模型
图像分类方法
预训练模型
卷积神经网络模块
文本编码器
标记