目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 深度学习

1.2 图像去雾

二、 数据集

2.1 数据集

2.2 数据扩充

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

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    选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于机器视觉的高精度图像去雾系统

课题背景和意义

       在图像处理领域，雾化是一种常见的环境因素，它导致图像中的细节变得模糊、对比度降低。针对这一问题，基于机器视觉的高精度图像去雾系统应运而生。该系统利用计算机视觉技术和深度学习算法，旨在从受雾图像中恢复出清晰、逼真的图像。高精度图像去雾系统不仅可以提升图像的视觉质量，还对于许多领域具有广泛的应用，如无人驾驶、监控系统和图像分析等。因此，该课题具有重要的研究意义和实际应用价值。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 深度学习

       深度学习网络相对于传统学习网络而言，具备更多的隐含层。这些隐含层的增加为网络带来了更多的计算量和优化难度，但同时也提高了模型的特征表达能力。随着隐含层的增加，网络可以更好地学习和表示数据中的复杂特征，从而提高模型的性能和预测能力。

       卷积神经网络是一种多层监督学习神经网络，由卷积层、池化层、全卷积层/反卷积层和激活函数构成。网络的运行步骤包括图像特征提取、处理不同任务和特征编码与融合。卷积层通过卷积操作和交叉连接的方式进行特征提取，利用卷积核对输入数据进行卷积，每个神经元与上层相邻区域中的多个神经元交叉连接。卷积层具有抑制噪声、共享权值和发现特征位置等功能。池化层用于降低特征图的空间维度，减少参数数量。全连接层或反卷积层用于处理不同特征以实现不同的任务，如目标检测和分类。对于图到图的任务，使用反卷积实现特征编码与融合，最终得到所需的数据输出。卷积神经网络的结构和操作方式使其在图像处理和计算机视觉任务中具有出色的性能和表达能力。

       卷积神经网络在进行卷积操作后会得到大量的特征信息，过多的特征信息可能导致过拟合问题。为了控制过拟合并减小数据的空间大小，池化层被引入，通常位于卷积层与卷积层之间。池化层通过降采样的方式减小数据的空间维度，从而减少参数数量和计算量。在池化过程中，特征的精确位置相对于特征与其他特征的相对位置来说并不重要。最常见的池化层有最大池化层和平均池化层。最大池化层选择图像区域的最大值作为池化后的值，而平均池化层计算图像区域的平均值作为池化后的值。池化层的引入一定程度上可以控制过拟合问题，并且减小数据规模和计算量。

       全连接层通常出现在卷积神经网络的最后几层，它的作用是将卷积层输出的二维特征图转换为一维向量。通过将特征表示聚合为一个值，全连接层可以减少特征位置对分类结果的影响，从而提高网络的鲁棒性。由于全连接层的计算量较大，所以在大多数情况下，仅最后几层会使用全连接层，而其他层则使用卷积操作。激活函数在卷积神经网络中起到非常重要的作用。由于卷积操作是线性的，多层线性网络叠加后的输出仍然是输入的线性组合，其逼近能力有限。为了增加网络的表达能力，引入非线性函数作为激活函数是必要的

1.2 图像去雾

       引入了自校准卷积模块（SCNet）来赋予去雾网络足够的感受野，以获取更多的高级语义信息，从而提升网络的去雾效果。传统的卷积模块中，预定义的卷积核大小限制了每个空间位置的感受野，存在感受野获取不足的问题。自校准卷积模块通过将标准的卷积操作拆分成多个小卷积操作，在不引入额外参数的情况下扩大全局感受野。自校准卷积模块的引入能够扩大全局感受野，提升网络的去雾效果，同时不引入额外的参数。这有助于解决传统卷积模块中感受野获取不足的问题，并增强网络对高级语义信息的理解能力。

       目前的深度学习去雾算法大多没有区别处理不同通道和像素的特征，忽视了不同通道特征的加权信息和雾图中不同区域的像素权重差异。然而，大量研究表明，不同通道特征和像素特征在去雾任务中具有不同的重要性。在网络中引入了特征注意力模块，由通道注意力模块和像素注意力模块组成。该模块使网络更加关注浓雾区域的像素和重要的通道信息，以提升去雾效果。通道注意力模块用于对不同通道特征进行加权，使网络能够更好地学习每个通道的重要性，并根据其重要性调整特征的贡献。像素注意力模块则用于对不同像素进行加权，使网络能够更加关注雾图中不同区域像素的重要性，并根据像素权重进行特殊处理。

二、 数据集

2.1 数据集

       由于网络上缺乏现有的适用数据集，我们决定进行网络爬取，收集了大量与图像去雾相关的受雾图像和对应的清晰图像。通过网络爬取和筛选，我们获取了包含各种不同雾化程度、场景和条件的图像数据集。

2.2 数据扩充

       我们对自制的数据集进行了数据扩充和数据标注。数据扩充包括对图像进行几何变换、光照调整和噪声添加等操作，以增加数据的多样性和数量。数据标注则是对图像进行受雾程度的标记，以便评估和比较不同的图像去雾算法的效果。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

       实验环境使用Windows操作系统，并利用Python作为主要的编程语言进行算法和模型的实现。使用PyTorch作为深度学习框架，构建和训练神经网络模型。借助Pandas等库，完成数据的加载、处理和转换。这样的实验环境提供了一个方便和高效的平台，用于开发和测试算法系统。

3.2 模型训练

高精度图像去雾系统的思路如下：

• 数据预处理和输入：首先，对输入的雾图像进行预处理，包括去除噪声、调整图像大小和对比度等。确保输入图像的质量和一致性，为后续处理提供可靠的数据基础。
• 特征提取和感知：使用卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型对预处理后的雾图像进行特征提取。这一步旨在从图像中提取出高级语义信息和结构特征，以便更好地理解图像内容和雾的分布情况。特征提取过程可以使用预训练的模型，如VGG、ResNet等。
• 自校准卷积模块：引入自校准卷积模块（SCNet）来增强网络的感受野和全局信息的获取能力。SCNet通过将标准的卷积操作拆分成多个小卷积操作，在不引入额外参数的情况下扩大感受野，从而提高网络的去雾效果。通过自校准卷积模块，网络可以获取更多的高级语义信息，从而更好地理解和恢复雾图像。
• 特征注意力模块：为了更好地处理不同通道和像素的特征，引入特征注意力模块（FA）。该模块包括通道注意力模块和像素注意力模块，用于对不同通道特征和像素进行加权。通道注意力模块使网络能够学习每个通道的重要性，并调整特征的贡献，而像素注意力模块使网络能够关注雾图像中不同区域像素的重要性，并进行特殊处理。这样，网络可以更加灵活地处理不同特征，并提升去雾效果。
• 解码和重建：在特征提取和处理后，使用逆卷积或其他解码操作将特征图恢复为去雾后的图像。根据网络的设计，可以使用不同的解码方法，如反卷积、上采样或生成对抗网络（GAN）等。
• 后处理和增强：最后，对去雾后的图像进行后处理和增强，以进一步提升图像的质量。这可能包括去除残余噪声、增加对比度、调整色彩平衡等操作，以获得高质量的去雾结果。

相关代码示例：

# 自校准卷积模块
class SCConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SCConv, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        x1 = F.avg_pool2d(x, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        x1 = self.conv1(x1)  # 上采样

        x2 = self.conv2(x)  # 原始卷积

        y = x1 + x2  # 自校准
        y = torch.sigmoid(y)  # Sigmoid操作

        return y * x  # 加权输出

# 特征注意力模块
class FA(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(FA, self).__init__()
        self.channel_attention = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, kernel_size=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(in_channels // 8, in_channels, kernel_size=1),
            nn.Sigmoid()
        )

        self.pixel_attention = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 1, kernel_size=1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        channel_attention = self.channel_attention(x)
        pixel_attention = self.pixel_attention(x)
        out = x * channel_attention * pixel_attention
        return out

海浪学长项目示例：

最后

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