摘要
基于生成对抗网络的电缆隧道无人机巡检图像去噪方法,属于计算机视觉技术领域,包括构建用于电缆隧道无人机巡检图像去噪模型训练的训练数据集和测试数据集;构建生成网络和对抗网络,利用训练数据集对生成网络和对抗网络进行交替训练,得到最优的已训练模型;利用测试集对已训练模型进行测试,若测试结果满足要求,则将该模型作为最终的电缆隧道无人机巡检图像去噪模型;若不满足调整参数,继续训练;将电缆隧道无人机巡检含噪图像,输入到最终去噪模型,得到去噪后的电缆隧道无人机巡检图像。本发明可提高电缆隧道无人机巡检图像去噪后的图像质量,同时更好的还原图像细节信息。
技术关键词
电缆隧道
无人机巡检图像
图像去噪方法
生成对抗网络
图像去噪模型
分支
空洞
多尺度特征提取
卷积模块
计算机视觉技术
特征提取模块
基础
上采样
数据
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抗压强度预测方法
生成对抗网络
注意力机制
样本
编码器
变压器油中糠醛
集成智能算法
检测分析方法
非线性最小二乘法
深度学习卷积神经网络
内部威胁检测方法
内部威胁检测系统
多模态特征
强化学习方法
生成对抗网络