基于生成对抗网络的动态插图图像细节增强方法

苑竹; 王永红; 李蕾

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基于生成对抗网络的动态插图图像细节增强方法

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通过对动态插图图像细节增强处理,提高插图识别检测能力,提出基于生成对抗网络的动态插图图像细节增强方法。构建动态插图图像的多视图立体成像模型,采用生成对抗网络实现对插图图像细节特征提取的自适应训练,采用伪三维卷积的轻量级网络模型,提取动态插图图像细节特征值,采用深度图作为中间变量连接动态插图图像细节分量,通过区块模糊匹配实现对图像增强过程中的套索分割,通过密集点云重建,根据对动态插图图像深度图的三维重建结果,采用生成对抗网络实现对图像细节补偿和增强处理;在D-MVSNet和3D视图软件中实现图像细节增强的交互设计。测试结果表明,该方法进行动态插图图像细节增强处理,能较为完整地重建动态插图的细节点云,提高动态插图的辨识度,其重建精度可达到0.98,人机交互性较好。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第9期|51-54|共5页
作者
苑竹; 王永红; 李蕾;
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作者单位

浙江长征职业技术学院;

杭州310023;

浙江工业大学之江学院;

杭州310014;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
生成对抗网络; 动态插图; 图像细节增强; 图像分割;

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