云图图像处理器系统标底完整版2015.5.20

京改版（2013）第五册信息技术 5.3 图像初级处理教案一、教材分析本课程选自京改版（2013）第五册信息技术，主要内容为图像初级处理。

图像处理是信息技术课程中的重要部分，对于培养学生对信息技术的兴趣和应用能力具有重要意义。

本节课通过介绍图像处理的基本概念和技巧，使学生能够熟练使用图像处理软件，进行简单的图像编辑和创作，培养学生的创新能力和实践能力。

本节课的内容主要包括以下几个方面：1. 图像处理的基本概念和常用工具。

2. 图像的打开、保存和格式转换。

3. 图像的裁剪、缩放和旋转。

4. 图像的调整，包括亮度、对比度和饱和度等。

5. 图像的滤镜和效果处理。

本节课的教学目标是通过讲解和示范，使学生能够掌握图像处理的基本概念和技巧，能够熟练使用图像处理软件进行简单的图像编辑和创作。

通过本节课的学习，学生将能够更好地理解信息技术在生活中的应用，提高对信息技术的兴趣和应用能力。

二、核心素养目标分析本节课的核心素养目标主要体现在以下几个方面：1. 信息意识：通过本节课的学习，使学生能够认识到信息技术在日常生活中的重要性和应用价值，提高对信息技术的敏感度和识别能力。

2. 数字化学习与创新：通过讲解和示范，使学生能够掌握图像处理的基本概念和技巧，培养学生的数字化学习能力和创新思维。

3. 信息社会责任：通过本节课的学习，使学生能够了解图像处理的基本伦理和规范，培养学生的信息社会责任意识，能够合理使用图像处理软件，遵守相关的法律法规。

4. 技术应用：通过本节课的学习，使学生能够熟练使用图像处理软件进行简单的图像编辑和创作，提高学生的技术应用能力和解决问题的能力。

本节课的核心素养目标旨在培养学生对信息技术的兴趣和应用能力，提高学生的信息意识、数字化学习与创新、信息社会责任和技术应用等方面的能力，使学生能够在生活中更好地运用信息技术，提高学生的生活质量。

三、教学难点与重点1. 教学重点（1）图像处理的基本概念和常用工具：使学生了解图像处理的基本概念，掌握常用工具的使用方法，如裁剪、缩放、旋转等。

第一章P11什么就是讣算机视觉- -■让计算机理解图像与视频P12讣算机视觉与图像处理得区别»数字图像处理图像/视频-〉图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）＞计算机视觉图像/视频-〉模型（二维基素图-〉2、5维要素图-〉三维模型表征）P14-20计算机视觉中存在哪些难点与挑战挑战:外观、卜小与形状;■姿态/运动;复杂与理预测得行为;噪声与遮挡汐卜观变化;上下文间依赖性;视点变化P23-28图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索:直线透视;空间透视远近顺序线索:遮挡形状线索:纹理梯度形状与光照线索：阴影位置与光照线索:投影P30-46讣算机视觉有哪些典型应用OCR （光学字符识別）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉得生物识另U、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉得人机交互、智能机器人、匸业机器人P48 CCD/CMOS传感器得成像原理:尤绘转换P49-54采样与量化影响图像得哪些属性采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度）P61图像坐标系左上角为坐标原点P75-78像素距离与邻域关系习題1、2 P19汁算机视觉要达到得目得有哪些?答:计算机通过图像与视頻对客观世界得感烁识別与理解;对场景进荷耨与描述;根据对场景得解释与描述制定行为规划.第三章PM薄透镜成像模型薄透镜模型/:焦距瓦F:焦点xwhere and12P17-21射影几何中哪些物理信息丢失•与保留了？丢失信息:长度、角度 保留信息疽线特性、交比 不变性 P22-24灭点打火线得概念场景中得平行线投影到图像平而后，会聚于“灭点”灭线:火点得集合P46-49像机成像过程中包含了哪些内参与外参？像机内参和外参： 一般化形式£■//(血 & • d»像机内参和外参：般化形式像机内部参数（内参）像机外部参数（外參）Z 叭0] 0 A Vo i 0 00 1 loj示〃轴和诸由的不垂直因子。

第38卷第6期2023年12月安 徽 工 程 大 学 学 报J o u r n a l o fA n h u i P o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y V o l .38N o .6D e c .2023文章编号:1672-2477(2023)06-0084-08收稿日期:2022-12-16基金项目:安徽省高校自然科学基金资助项目(K J 2020A 0367)作者简介:王 坤(1999-),男,安徽池州人,硕士研究生㊂通信作者:张 玥(1972-),女,安徽芜湖人,教授,博士㊂数字图像修复的D I -S t yl e G A N v 2模型王 坤,张 玥*(安徽工程大学数理与金融学院,安徽芜湖 241000)摘要:当数字图像存在大面积缺失或者缺失部分纹理结构时,传统图像增强技术无法从图像有限的信息中还原出更多所需的信息,增强性能有限㊂为此,本文提出了一种将解码信息与S t y l e G A N v 2相融合的深度学习图像修复方法 D I -S t y l e G A N v 2㊂首先由U -n e t 模块生成包含图像主信息的隐编码以及次信息的解码信号,随后利用S t y l e G A N v 2模块引入图像生成先验,在图像生成的过程中不但使用隐编码主信息,并且整合了包含图像次信息的解码信号,从而实现了修复结果的语义增强㊂在F F HQ 和C e l e b A 数据库上的实验结果验证了所提方法的有效性㊂关 键 词:图像修复;解码信号;生成对抗神经网络;U -n e t ;S t y l e G A N v 2中图分类号:O 29 文献标志码:A 数字图像是现代图像信号最常用的格式,但往往在采集㊁传输㊁储存等过程中,由于噪声干扰㊁有损压缩等因素的影响而发生退化㊂数字图像修复是利用已退化图像中存在的信息重建高质量图像的过程,可以应用于生物医学影像高清化㊁史物影像资料修复㊁军事科学等领域㊂研究数字图像修复模型具有重要的现实意义和商业价值㊂传统的数字图像修复技术多依据图像像素间的相关性和内容相似性进行推测修复㊂在纹理合成方向上,C r i m i n i s i 等[1]提出一种基于图像块复制粘贴的修补方法,该方法采用基于图像块的采样对缺失部分的纹理结构进行信息的填充㊂在结构相似性度研究上,T e l e a [2]提出基于插值的F MM 算法(F a s tM a r c -h i n g M e t h o d );B e r t a l m i o 等[3]提出基于N a v i e r -S t o k e s 方程和流体力学的图像视频修复模型(N a v i e r -S t o k e s ,F l u i dD y n a m i c s ,a n d I m a g e a n dV i d e o I n p a i n t i n g )㊂这些方法缺乏对图像内容和结构的理解,一旦现实中待修复图像的纹理信息受限,修复结果就容易产生上下文内容缺失语义;同时它们需要手动制作同高㊁宽的显示待修复区域的掩码图像来帮助生成结果㊂近年来,由于深度学习领域的快速发展,基于卷积神经网络的图像修复方法得到了广泛的应用㊂Y u等[4]利用空间变换网络从低质量人脸图像中恢复具有逼真纹理的高质量图像㊂除此之外,三维面部先验[5]和自适应空间特征融合增强[6]等修复算法也很优秀㊂这些方法在人工退化的图像集上表现得很好,但是在处理实际中的复杂退化图像时,修复效果依旧有待提升;而类似P i x 2P i x [7]和P i x 2P i x H D [8]这些修复方法又容易使得图像过于平滑而失去细节㊂生成对抗网络[9](G e n e r a t i v eA d v e r s a r i a lN e t w o r k s ,G A N )最早应用于图像生成中,U -n e t 则用于编码解码㊂本文提出的D I -S t y l e G A N v 2模型充分利用S t y l e G A N v 2[10]和U -n e t [11]的优势,通过S t y l e -G A N v 2引入高质量图像生成图像先验,U -n e t 生成修复图像的指导信息㊂在将包含深度特征的隐编码注入预训练的S t y l e G A N v 2中的同时,又融入蕴含图像局部细节的解码信号,得以从严重退化的图像中重建上下文语义丰富且真实的图像㊂1 理论基础1.1 U -n e t U -n e t 是一种A u t o -E n c o d e r ,该结构由一个捕获图像上下文语义的编码路径和能够实现图像重建的对称解码路径组成㊂其前半部分收缩路径为降采样,后半部分扩展路径为升采样,分别对应编码和解码,用于捕获和恢复空间信息㊂编码结构包括重复应用卷积㊁激活函数和用于下采样的最大池化操作㊂在整个下采样的过程中,伴随着特征图尺度的降低,特征通道的数量会增加,扩展路径的解码过程同理,同时扩展路径与收缩路径中相应特征图相连㊂1.2 生成对抗网络生成对抗网络框架由生成器G 和判别器D 这两个模块构成,生成器G 利用捕获的数据分布信息生成图像,判别器D 的输入是数据集的图像或者生成器G 生成的图像,判别器D 的输出刻画了输入图像来自真实数据的可能性㊂为了让生成器G 学习到数据x 的分布p g ,先定义了一个关于输入的噪声变量z ,z 到数据空间的映射表示为G (z ;θg ),其中G 是一个由参数为θg 的神经网络构造的可微函数㊂同时定义了第2个神经网络D (x ;θd ),其输出单个标量D (x )来表示x 来自于数据而不是P g 的概率㊂本训练判别器最大限度地区分真实样本和生成样本,同时训练生成器去最小化l o g(1-D (G (z ))),相互博弈的过程由以下公式定义:m i n G m a x D V (D ,G )=E x ~P d a t a (x )[l o g (D (x ))]+E z ~P z (z )[l o g (1-D (G (z )))],(1)通过生成器㊁判别器的相互对抗与博弈,整个网络最终到达纳什平衡状态㊂这时生成器G 被认为已经学习到了真实数据的内在分布,由生成器合成的生成图像已经能够呈现出与真实数据基本相同的特征,在视觉上难以分辨㊂1.3 S t y l e G A N v 2选用高分辨率图像生成方法S t y l e G A N v 2[10]作为嵌入D I -S t y l e G A N v 2的先验网络,S t yl e G A N v 2[10]主要分为两部分,一部分是映射网络(M a p p i n g N e t w o r k ),如图1a 所示,其中映射网络f 通过8个全连接层对接收的隐编码Z 进行空间映射处理,转换为中间隐编码W ㊂特征空间中不同的子空间信息对应着数据的不同类别信息或整体风格,因为其相互关联存在较高的耦合性,且存在特征纠缠的现象,所以利用映射网络f 使得隐空间得到有效的解耦,最后生成不必遵循训练数据分布的中间隐编码㊂另一部分被称为合成网络,如图1b 所示㊂合成网络由卷积和上采样层构成,其根据映射网络产生的隐编码来生成所需图像㊂合成网络用全连接层将中间隐编码W 转换成风格参数A 来影响不同尺度生成图像的骨干特征,用噪声来影响细节部分使生成的图片纹理更自然㊂S t y l e G A N v 2[10]相较于旧版本重新设计生成器的架构,使用了权重解调(W e i g h tD e m o d u t i o n )更直接地从卷积的输出特征图的统计数据中消除特征图尺度的影响,修复了产生特征伪影的缺点并进一步提高了结果质量㊂图1 S t yl e G A N v 2基本结构根据传入的风格参数,权重调制通过调整卷积权重的尺度替代性地实现对输入特征图的调整㊂w 'i j k =s i ㊃w i jk ,(2)式中,w 和w '分别为原始权重和调制后的权重;s i 为对应第i 层输入特征图对应的尺度㊂接着S t y l e -㊃58㊃第6期王 坤,等:数字图像修复的D I -S t y l e G A N v 2模型G A N v 2通过缩放权重而非特征图,从而在卷积的输出特征图的统计数据中消除s i 的影响,经过调制和卷积后,权值的标准偏差为:σj =∑i ,k w 'i j k 2,(3)权重解调即权重按相应权重的L 2范式进行缩放,S t y l e G A N v 2使用1/σj 对卷积权重进行操作,其中η是一个很小的常数以避免分母数值为0:w ″i j k =w 'i j k /∑i ,k w 'i j k 2+η㊂(4)解调操作融合了S t y l e G A N 一代中的调制㊁卷积㊁归一化,并且相比一代的操作更加温和,因为其是调制权重信号,而并非特征图中的实际内容㊂2 D I -S t yl e G A N v 2模型D I -S t y l e G A N v 2模型结构如图2所示:其主要部分由一个解码提取模块U -n e t 以及预先训练过的S t y l e G A N v 2组成,其中S t y l e G A N v 2包括了合成网络部分(S y n t h e s i sN e t w o r k )和判别器部分㊂待修复的输入图像在被输入到整个D I -S t yl e G A N v 2网络之前,需要被双线性插值器调整大小到固定的分辨率1024×1024㊂接着输入图像通过图2中左侧的U -n e t 生成隐编码Z 和解码信号(D e c o d i n g I n f o r m a t i o n ,D I )㊂由图2所示,隐编码Z 经过多个全连接层构成的M a p p i n g Ne t w o r k s 解耦后转化为中间隐编码W ㊂中间隐编码W 通过仿射变换产生的风格参数作为风格主信息,已经在F F H Q 数据集上训练过的S t yl e G A N v 2模块中的合成网络在风格主信息的指导下恢复图像㊂合成网络中的S t y l e G A N B l o c k 结构在图2下方显示,其中包含的M o d 和D e m o d 操作由式(2)和式(4)给出㊂同时U -n e t 解码层每一层的解码信息作为风格次信息以张量拼接的方式加入S t y l e G A NB l o c k 中的特征图,更好地让D I -S t y le G A N v 2模型生成细节㊂最后将合成网络生成的图片汇入到判别器中,由判别器判断是真实图像还是生成图像㊂图2 数字图像修复网络结构图模型鉴别器综合了3个损失函数作为总损失函数:对抗损失L A ㊁内容损失L C 和特征匹配损失L F ㊂其中,L A 为原始G A N 网络中的对抗损失,被定义为式(5),X 和^X 表示真实的高清图像和低质量的待修复图像,G 为训练期间的生成器,D 为判别器㊂L A =m i n G m a x D E (X )L o g (1+e x p (-D (G (X ^)))),(5)L C 定义为最终生成的修复图片与相应的真实图像之间的L 1范数距离;L F 为判别器中的特征层,其定义为式(6);T 为特征提取的中间层总数;D i (X )为判别器D 的第i 层提取的特征:㊃68㊃安 徽 工 程 大 学 学 报第38卷L F =m i n G E (X )(∑T i =0||D i (X )-D i (G (X ^))||2),(6)最终的总损失函数为:L =L A +αL C +βL F ,(7)式(7)中内容损失L C 判断修复结果和真实高清图像之间的精细特征与颜色信息上差异的大小;通过判别器中间特征层得到的特征匹配损失L F 可以平衡对抗损失L A ,更好地恢复㊁还原高清的数字图像㊂α和β作为平衡参数,在本文的实验中根据经验设置为α=1和β=0.02㊂3实验结果分析图3 F F HQ 数据集示例图3.1 数据集选择及数据预处理从图像数据集的多样性和分辨率考虑,本文选择在F F H Q (F l i c k rF a c e s H i g h Q u a l i t y )数据集上训练数字图像修复模型㊂该数据集包含7万张分辨率为1024×1024的P N G 格式高清图像㊂F F H Q 囊括了非常多的差异化的图像,包括不同种族㊁性别㊁表情㊁脸型㊁背景的图像㊂这些丰富属性经过训练可以为模型提供大量的先验信息,图3展示了从F F H Q 中选取的31张照片㊂训练过程中的模拟退化过程,即模型生成数据集对应的低质量图像这部分,本文主要通过以下方法实现:通过C V 库对图像随机地进行水平翻转㊁颜色抖动(包括对图像的曝光度㊁饱和度㊁色调进行随机变化)以及转灰度图等操作,并对图像采用混合高斯模糊,包括各向同性高斯核和各向异性高斯核㊂在模糊核设计方面,本文采用41×41大小的核㊂对于各向异性高斯核,旋转角度在[-π,π]之间均匀采样,同时进行下采样和混入高斯噪声㊁失真压缩等处理㊂整体模拟退化处理效果如图4所示㊂图4 模拟退化处理在模型回测中,使用C e l e b A 数据集来生成低质量的图像进行修复并对比原图,同时定量比较本模型与近年来提出的其他方法对于数字图像的修复效果㊂3.2 评估指标为了公平地量化不同算法视觉质量上的优劣,选取图像质量评估方法中最广泛使用的峰值信噪比(P e a kS i g n a l -t o -n o i s eR a t i o ,P S N R )以及结构相似性指数(S t r u c t u r a l S i m i l a r i t y I n d e x ,S S I M )指标,去量化修复后图像和真实图像之间的相似性㊂P S N R 为信号的最大可能功率和影响其精度的破坏性噪声功率的比值,数值越大表示失真越小㊂P S N R 基于逐像素的均方误差来定义㊂设I 为高质量的参考图像;I '为复原后的图像,其尺寸均为m ×n ,那么两者的均方误差为:M S E =1m n ∑m i =1∑n j =1(I [i ,j ]-I '[i ,j ])2,(8)P S N R 被定义为公式(9),P e a k 表示图像像素强度最大的取值㊂㊃78㊃第6期王 坤,等:数字图像修复的D I -S t yl e G A N v 2模型P S N R =10×l o g 10(P e a k 2M S E )=20×l o g 10(P e a k M S E ),(9)S S I M 是另一个被广泛使用的图像相似度评价指标㊂与P S N R 评价逐像素的图像之间的差异,S S I M 仿照人类视觉系统实现了其判别标准㊂在图像质量的衡量上更侧重于图像的结构信息,更贴近人类对于图像质量的判断㊂S S I M 用均值估计亮度相似程度,方差估计对比度相似程度,协方差估计结构相似程度㊂其范围为0~1,越大代表图像越相似;当两张图片完全一样时,S S I M 值为1㊂给定两个图像信号x 和y ,S S I M 被定义为:S S I M (x ,y )=[l (x ,y )α][c (x ,y )]β[s (x ,y )]γ,(10)式(10)中的亮度对比l (x ,y )㊁对比度对比c (x ,y )㊁结构对比s (x ,y )三部分定义为:l (x ,y )=2μx μy +C 1μ2x +μ2y +C 1,c (x ,y )=2σx σy +C 2σ2x +σ2y +C 2,l (x ,y )=σx y +C 3σx σy +C 3,(11)其中,α>0㊁β>0㊁γ>0用于调整亮度㊁对比度和结构之间的相对重要性;μx 及μy ㊁σx 及σy 分别表示x 和y 的平均值和标准差;σx y 为x 和y 的协方差;C 1㊁C 2㊁C 3是常数,用于维持结果的稳定㊂实际使用时,为简化起见,定义参数为α=β=γ=1以及C 3=C 2/2,得到:S S I M (x ,y )=(2μx μy +C 1)(2σx y +C 2)(μ2x +μ2y +C 1)(σ2x +σ2y +C 2)㊂(12)在实际计算两幅图像的结构相似度指数时,我们会指定一些局部化的窗口,计算窗口内信号的结构相似度指数㊂然后每次以像素为单位移动窗口,直到计算出整幅的图像每个位置的局部S S I M 再取均值㊂3.3 实验结果(1)D I -S t y l e G A N v 2修复结果㊂图5展示了D I -S t yl e G A N v 2模型在退化图像上的修复结果,其中图5b ㊁5d 分别为图5a ㊁5c 的修复结果㊂通过对比可以看到,D I -S t y l e G A N v 2修复过的图像真实且还原,图5b ㊁5d 中图像的头发㊁眉毛㊁眼睛㊁牙齿的细节清晰可见,甚至图像背景也被部分地修复,被修复后的图像通过人眼感知,整体质量优异㊂图5 修复结果展示(2)与其他方法的比较㊂本文用C e l e b A -H Q 数据集合成了一组低质量图像,在这些模拟退化图像上将本文的数字图像修复模型与G P E N [12]㊁P S F R G A N [13]㊁H i F a c e G A N [14]这些最新的深度学习修复算法的修复效果进行比较评估,这些最近的修复算法在实验过程中使用了原作者训练过的模型结构和预训练参数㊂各个模型P S N R 和L P I P S 的测试结果如表1所示,P S N R 和S S I M 的值越大,表明修复图像和真实高清图像之间的相似度越高,修复效果越好㊂由表1可以看出,我们的数字图像修复模型获得了与其他顶尖修复算法相当的P S N R 指数,L P I P S 指数相对于H i F a c e G A N 提升了12.47%,同时本实验环境下修复512×512像素单张图像耗时平均为1.12s ㊂表1 本文算法与相关算法的修复效果比较M e t h o d P S N R S S I M G P E N 20.40.6291P S F R G A N 21.60.6557H i F a c e G A N 21.30.5495o u r 20.70.6180值得注意的是P S N R 和S S I M 大小都只能作为参考,不能绝对反映数字图像修复算法的优劣㊂图6展示了D I -S t y l e G A N v 2㊁G P E N ㊁P S F R G A N ㊁H i F a c e G A N 的修复结果㊂由图6可以看出,无论是全局一致性还是局部细节,D I -S t y l e G A N v 2都做到了很好得还原,相比于其他算法毫不逊色㊂在除人脸以外的其他自然场景的修复上,D I -S t yl e G A N v 2算法依旧表现良好㊂图7中左侧为修复前㊃88㊃安 徽 工 程 大 学 学 报第38卷图像,右侧为修复后图像㊂从图7中红框处标记出来的细节可以看出,右侧修复后图像的噪声相比左图明显减少,观感更佳,这在图7下方放大后的细节比对中表现得尤为明显㊂从图像中招牌的字体区域可见对比度和锐化程度的提升使得图像内部图形边缘更加明显,整体更加清晰㊂路面的洁净度上噪声也去除很多,更为洁净㊂整体上修复后图像的色彩比原始的退化图像要更丰富,层次感更强,视觉感受更佳㊂图6 修复效果对比图图7 自然场景图像修复结果展示(左:待修复图像;右:修复后图像)4 结论基于深度学习的图像修复技术近年来在超分辨图像㊁医学影像等领域得到广泛的关注和应用㊂本文针对传统修复技术处理大面积缺失或者缺失部分纹理结构的图像时容易产生修复结果缺失图像语义的问题,在国内外图像修复技术理论与方法的基础上,由卷积神经网络U -n e t 结合近几年效果极佳的生成对抗网络S t yl e G A N v 2,提出了以图像解码信息㊁隐编码㊁图像生成先验这三类信息指导深度神经网络对图像进行修复㊂通过在F F H Q 数据集上进行随机图像退化模拟来训练D I -S t y l e G A N v 2网络模型,并由P S N R 和S S I M 两个指标来度量修复样本和高清样本之间的相似性㊂㊃98㊃第6期王 坤,等:数字图像修复的D I -S t y l e G A N v 2模型㊃09㊃安 徽 工 程 大 学 学 报第38卷实验表明,D I-S t y l e G A N v2网络模型能够恢复清晰的面部细节,修复结果具有良好的全局一致性和局部精细纹理㊂其对比现有技术具有一定优势,同时仅需提供待修复图像而无需缺失部分掩码就能得到令人满意的修复结果㊂这主要得益于D I-S t y l e G A N v2模型能够通过大样本数据的训练学习到了丰富的图像生成先验,并由待修复图像生成的隐编码和解码信号指导神经网络学习到更多的图像结构和纹理信息㊂参考文献:[1] A N T O N I O C,P A T R I C KP,K E N T A R O T.R e g i o n f i l l i n g a n do b j e c t r e m o v a l b y e x e m p l a r-b a s e d i m a g e i n p a i n t i n g[J].I E E ET r a n s a c t i o n s o n I m a g eP r o c e s s i n g:A P u b l i c a t i o no f t h eI E E E S i g n a lP r o c e s s i n g S o c i e t y,2004,13(9):1200-1212.[2] T E L E A A.A n i m a g e i n p a i n t i n g t e c h n i q u eb a s e do nt h e f a s tm a r c h i n g m e t h o d[J].J o u r n a l o fG r a p h i c sT o o l s,2004,9(1):23-34.[3] B E R T A L M I O M,B E R T O Z Z IA L,S A P I R O G.N a v i e r-s t o k e s,f l u i dd y n a m i c s,a n d i m a g ea n dv i d e o i n p a i n t i n g[C]//I E E EC o m p u t e r S o c i e t y C o n f e r e n c e o nC o m p u t e rV i s i o n&P a t t e r nR e c o g n i t i o n.K a u a i:I E E EC o m p u t e r S o c i e t y,2001:990497.[4] Y U X,P O R I K L I F.H a l l u c i n a t i n g v e r y l o w-r e s o l u t i o nu n a l i g n e d a n dn o i s y f a c e i m a g e s b y t r a n s f o r m a t i v e d i s c r i m i n a t i v ea u t o e n c o d e r s[C]//I nC V P R.H o n o l u l u:I E E EC o m p u t e r S o c i e t y,2017:3760-3768.[5] HU XB,R E N W Q,L AMA S T E RJ,e t a l.F a c e s u p e r-r e s o l u t i o n g u i d e db y3d f a c i a l p r i o r s.[C]//C o m p u t e rV i s i o n–E C C V2020:16t hE u r o p e a nC o n f e r e n c e.G l a s g o w:S p r i n g e r I n t e r n a t i o n a l P u b l i s h i n g,2020:763-780.[6] L IX M,L IW Y,R E ND W,e t a l.E n h a n c e d b l i n d f a c e r e s t o r a t i o nw i t hm u l t i-e x e m p l a r i m a g e s a n d a d a p t i v e s p a t i a l f e a-t u r e f u s i o n[C]//P r o c e e d i n g so f t h eI E E E/C V F C o n f e r e n c eo nC o m p u t e rV i s i o na n dP a t t e r n R e c o g n i t i o n.V i r t u a l:I E E EC o m p u t e r S o c i e t y,2020:2706-2715.[7] I S O L A P,Z HUJY,Z HO U T H,e t a l.I m a g e-t o-i m a g e t r a n s l a t i o nw i t hc o n d i t i o n a l a d v e r s a r i a l n e t w o r k s[C]//P r o-c e ed i n g s o f t h eI E E E C o n fe r e n c eo nC o m p u t e rV i s i o na n dP a t t e r n R e c o g n i t i o n.H o n o l u l u:I E E E C o m p u t e rS o c i e t y,2017:1125-1134.[8] WA N G TC,L I U M Y,Z HUJY,e t a l.H i g h-r e s o l u t i o n i m a g es y n t h e s i sa n ds e m a n t i cm a n i p u l a t i o nw i t hc o n d i t i o n a lg a n s[C]//P r o c e e d i n g so f t h eI E E E C o n f e r e n c eo nC o m p u t e rV i s i o na n dP a t t e r n R e c o g n i t i o n.S a l tL a k eC i t y:I E E EC o m p u t e r S o c i e t y,2018:8798-8807.[9] G O O D F E L L OWI A N,P O U G E T-A B A D I EJ,M I R Z A M,e t a l.G e n e r a t i v ea d v e r s a r i a ln e t s[C]//A d v a n c e s i n N e u r a lI n f o r m a t i o nP r o c e s s i n g S y s t e m s.M o n t r e a l:M o r g a nK a u f m a n n,2014:2672-2680.[10]K A R R A ST,L A I N ES,A I T T A L A M,e t a l.A n a l y z i n g a n d i m p r o v i n g t h e i m a g e q u a l i t y o f s t y l e g a n[C]//P r o c e e d i n g so f t h e I E E E/C V FC o n f e r e n c e o nC o m p u t e rV i s i o n a n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n.S n o w m a s sV i l l a g e:I E E EC o m p u t e r S o c i e-t y,2020:8110-8119.[11]O L A FR O N N E B E R G E R,P H I L I P PF I S C H E R,T HOMA SB R O X.U-n e t:c o n v o l u t i o n a l n e t w o r k s f o r b i o m e d i c a l i m a g es e g m e n t a t i o n[C]//M e d i c a l I m a g eC o m p u t i n g a n dC o m p u t e r-A s s i s t e dI n t e r v e n t i o n-M I C C A I2015:18t hI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c e.M u n i c h:S p r i n g e r I n t e r n a t i o n a l P u b l i s h i n g,2015:234-241.[12]Y A N G T,R E NP,X I EX,e t a l.G a n p r i o r e m b e d d e dn e t w o r k f o r b l i n d f a c e r e s t o r a t i o n i n t h ew i l d[C]//P r o c e e d i n g s o ft h eI E E E/C V F C o n f e r e n c eo n C o m p u t e r V i s i o na n d P a t t e r n R e c o g n i t i o n.V i r t u a l:I E E E C o m p u t e rS o c i e t y,2021: 672-681.[13]C H E NCF,L IX M,Y A N GLB,e t a l.P r o g r e s s i v e s e m a n t i c-a w a r e s t y l e t r a n s f o r m a t i o n f o r b l i n d f a c e r e s t o r a t i o n[C]//P r o c e e d i n g s o f t h e I E E E/C V FC o n f e r e n c e o nC o m p u t e rV i s i o n a n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n.V i r t u a l:I E E EC o m p u t e r S o c i-e t y,2021:11896-11905.[14]Y A N GLB,L I U C,WA N GP,e t a l.H i f a c e g a n:f a c e r e n o v a t i o nv i a c o l l a b o r a t i v e s u p p r e s s i o na n dr e p l e n i s h m e n t[C]//P r o c e e d i n g s o f t h e28t hA C MI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n M u l t i m e d i a.S e a t t l e:A s s o c i a t i o n f o rC o m p u t i n g M a c h i n e r y, 2020:1551-1560.D I -S t y l e G A N v 2M o d e l f o rD i g i t a l I m a geR e s t o r a t i o n WA N G K u n ,Z H A N G Y u e*(S c h o o l o fM a t h e m a t i c s a n dF i n a n c e ,A n h u i P o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y ,W u h u241000,C h i n a )A b s t r a c t :W h e n t h e r e a r e l a r g e a r e a s o fm i s s i n g o r c o m p l e x t e x t u r e s t r u c t u r e s i n d i g i t a l i m a g e s ,t r a d 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t h eh i d d e ne n c o d i n gm a i n i n f o r m a t i o n i s u s e d ,b u t a l s o t h e d e c o d i n g s i g n a l c o n t a i n i n g t h e s e c o n d a r y i n f o r m a t i o no f t h e i m a g e i s i n t e g r a t e d ,t h e r e b y a c h i e v i n g s e m a n t i c e n h a n c e m e n t o f t h e r e p a i r r e s u l t s .T h e e x pe r i m e n t a l r e s u l t s o n F F H Qa n dC e l e b Ad a t a b a s e s v a l i d a t e t h e ef f e c t i v e n e s s o f t h e p r o p o s e da p p r o c h .K e y w o r d s :i m ag e r e s t o r a t i o n ;d e c o d e s i g n a l ;g e n e r a t i v e a d v e r s a r i a l n e t w o r k ;U -n e t ;S t y l e G A N v 2(上接第83页)P r o g r e s s i v e I n t e r p o l a t i o nL o o p S u b d i v i s i o n M e t h o d w i t hD u a lA d ju s t a b l eF a c t o r s S H IM i n g z h u ,L I U H u a y o n g*(S c h o o l o fM a t h e m a t i c s a n dP h y s i c s ,A n h u i J i a n z h uU n i v e r s i t y ,H e f e i 230601,C h i n a )A b s t r a c 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r a n g e o f s h a p e t o a c e r -t a i ne x t e n t .F r o mt h e n u m e r i c a l e x p e r i m e n t s ,i t c a nb e s e e n t h a t t h em e t h o d c a n r e t a i n t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e i n i t i a l t r i a n g u l a rm e s hb e t t e rb y c h a n g i n g t h ev a l u eo f d u a l a d j u s t a b l e f a c t o r s ,a n d t h e g e n e r a t e d l i m i t s u r f a c eh a s a s m a l l d e g r e e o f s h r i n k a g e ,w h i c h p r o v e s t h em e t h o d t ob e f e a s i b l e a n d e f f e c t i v e .K e y w o r d s :L o o p s u b d i v i s i o n ;p r o g r e s s i v e i n t e r p o l a t i o n ;d u a l a d j u s t a b l e f a c t o r s ;a s t r i n g e n c y ㊃19㊃第6期王 坤,等:数字图像修复的D I -S t y l e G A N v 2模型。

GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理2007-01-20电子通信论文GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理摘要：GMS同步气象卫星云图是天气预报的主要手段之一。

主要介绍了GMS-3气象卫星及其云图数据的结构，论述了一种基于微机的实时数据录取、图像处理系统的工作原理、关键技术的实现方法。

关键词：气象卫星云图数据录取图像处理在航天科学飞速发展的今天，卫星观测已成为天气预报和大气科学研究不可缺少的有效手段。

它能为工、农业生产，为航海、渔业、林业、水利及军事保障等提供重要的服务。

GMS系列气象卫星是由联合国教科文组织资助、日本气象厅负责实施的一个项目。

它观测到的云图资料具有实时性好、覆盖面广、信息量大的特点，是我国和东南亚、大洋洲各国进行气象预报、分析的主要依据。

在卫星云图的接收、处理系统中，数据的实时录取与保存、事后的图像处理是关键技术。

下面论述的是GMS-3卫星云图数据的实时录取与保存、事后图像处理的工作原理、关键技术实现方法。

1GMS-3卫星及其云图资料简介 GMS-3气象卫星静止于东经140度赤道上空，卫星自转的速度为100转/分，自转过程中有20度针对地球扫描获取云图数据，240度对空扫描，对空扫描期间将刚获取的云图资料传输给地面设备。

卫星自转一圈扫描获取的数据称为一帧，根据转速可以计算出每帧数据的扫描及传输，为（60秒/100转）=600ms。

卫星扫描步进方向为自北向南，对地球全部扫描一遍约2300帧数据。

GMS-3卫星云图每帧的数据结构如图1所示。

每帧云图数据由9个数据段组成。

同步段由20000bit帧同步码组成，主要用于帧同步，不需保存。

IR1、IR2、IR3段为红外云图数据，GMS-3只用于其中IR1段，IR2、IR3保留备用。

IR1由2291个字组成，每个字代表一个卫星扫描的象素点，灰度等级为256级。

气象卫星云图图像处理技术研究气象卫星云图是指通过接收卫星遥感数据，获取地球大气层中云、降雨等气象信息的一种图像或图像序列，是现代气象学中不可或缺的重要技术。

它可以提供丰富、全面的天气信息，对于气象预报、预警、应急响应、农业、水利等行业的工作都起到了非常重要的作用。

而在气象卫星云图的制作过程中，图像处理技术是关键。

目前，气象卫星云图图像处理技术主要包括以下方面：一、云图分析云图分析是对云图图像进行解读、判识的过程。

根据卫星图像，识别大气层中的云层和降水等信息，可以确定天气现象的类型、位置、范围、强度等气象参数。

同时，云图分析还可解决热力学、动力学等问题，帮助提高天气预报的准确性和可靠性。

二、云图拼接云图拼接是将多张云图进行合并，形成一张更为全面的云图。

云图拼接技术可以有效提高云图的分辨率和覆盖范围，使得观察者能够清晰地看到大气层中各种天气现象的时空分布规律。

三、云图增强云图增强是对云图图像进行图像处理，以增强图像的质量和有效性。

云图增强常用的方法包括：增强对比度，调整色调，滤波器增强等。

这些处理手段可以帮助气象人员更好地理解和识别云图信息，提高预报准确率。

四、云图识别云图识别是通过计算机分析云图图像，自动识别不同类型的云或降水，以便处理更大、更复杂的气象数据。

云图识别涉及到的语义内容比较复杂，但具有广泛的应用前景。

例如，可以将它用于航空、航海、交通等行业，提供更为精准的天气预报信息，帮助减少交通事故。

五、云图发布云图发布是将处理后的云图信息发送到相关机构或群众，传递有关天气信息的过程。

根据实时数据或预报数据，通过电视、广播、手机APP等多种渠道向公众发布，提供实时、准确、可靠的气象信息，帮助公众做好预测、防范和应对工作。

值得注意的是，在气象卫星云图图像处理技术中，受到计算机技术的进步，图像处理算法也愈发复杂，但相比卫星数据采集、传输以及气象学等领域的专业知识，算法研究相对容易。

但气象卫星云图应用技术的发展，必然需要全面、持续的研究。

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