《ch图像复原》课件

基于对抗性生成网络的图像复原图像复原是计算机视觉中的一个重要领域，它旨在从降质的图像中恢复出原始图像对抗性生成网络近年来在图像复原方面取得了显著进展，可以生成逼真GAN的复原结果课程目标理解图像复原基本概念掌握基于对抗性生成网络的图像复原技术了解图像复原的定义、分类和应用场景，掌握图像复原的基本原深入学习在图像复原中的应用GAN理和方法，了解其原理、架构和训练方法，并能够应用进行图像复原任GAN务熟悉常见图像复原算法具备独立实现图像复原算法的能力学习常见的图像复原算法，如、等，并了解其优缺通过实践项目，掌握图像复原算SRCNN ESRGAN点和适用场景法的实现细节，并能够应用所学知识解决实际问题图像复原简介图像复原旨在恢复受噪声、模糊或其他退化影响的图像，使其尽可能接近原始图像图像复原是图像处理中的重要环节，在很多领域都有着广泛的应用，例如医学图像分析、遥感图像处理、视频监控等图像复原应用

11.图像压缩

22.图像降噪图像压缩技术可以有效地减少由于光线不足或传感器噪声，图像数据量，但会导致图像质图像中会包含噪声图像复原量下降图像复原可以帮助恢可以有效地去除噪声，改善图复压缩过程中丢失的细节，提像清晰度和细节高图像质量

33.图像超分辨率

44.老照片修复低分辨率图像可以通过图像复老照片因时间推移会褪色、模原技术提升分辨率，生成更清糊或损坏图像复原技术可以晰的图像，应用于图像放大、修复老照片，恢复其原本的色视频增强等领域彩和清晰度图像复原的挑战模糊图像噪声干扰数据缺失压缩失真模糊图像缺乏清晰的细节，难噪声会破坏图像的真实性，影部分像素缺失会造成图像信息压缩过程会造成信息丢失，影以恢复原始信息响复原效果不完整，给复原带来挑战响图像复原质量传统图像复原方法基于统计的方法基于模型的方法例如维纳滤波，最小均方误差滤波等这些方法基于统例如偏微分方程方法，使用图像模型来描述图像的退化过MMSE PDE计假设，通过对图像噪声的统计特性进行估计来重建图像这些程，并通过求解相应的偏微分方程来恢复图像这些方法在一定方法通常需要先验信息，并且对图像的噪声类型敏感程度上可以克服噪声类型和退化模型的限制，但计算量通常较大基于深度学习的图像复原数据驱动深度学习模型通过学习大量的图像数据，自动提取图像特征，并建立复原模型强大的特征提取能力深度神经网络能够有效地学习图像的复杂特征，提升复原效果端到端学习无需人工设计特征，深度学习模型能够直接从输入图像到输出图像进行学习生成对抗网络简介生成对抗网络（）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成GAN生成器和判别器生成器学习真实数据分布，生成新的数据样本，而判别器则判断输入数据是来自真实数据还是生成器生成的假数据通过对抗训练，生成器不断改进，生成更逼真的数据，而判别器则变得越来越善于区分真实和生成数据架构GAN生成对抗网络通常由两个主要组件组成生成器和判别器GAN GeneratorDiscriminator生成器负责生成类似于真实数据的样本，而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的假数据生成器和判别器G D生成器G1输入噪声，输出图像判别器D2判断图像真假，输出概率对抗性训练3互相博弈，不断提升生成器负责生成逼真的图像，而判别器负责判别图像的真假它们通过互相对抗的方式，不断提升彼此的能力，最终生成高品质的G D图像训练过程和损失函数生成器训练1生成器尝试生成逼真的图像，使其能够欺骗判别器判别器训练2判别器学习区分真实图像和生成图像，并为每个图像分配一个置信度分数损失函数3生成器和判别器使用对抗性损失函数进行训练，它们相互竞争并改进彼此网络结构SRCNN（超分辨率卷积神经网络）是一种用于图像超分辨率的深度SRCNN学习网络它采用多层卷积层，通过提取低分辨率图像中的特征并进行非线性映射，最终生成高分辨率图像通常由三个SRCNN卷积层组成特征提取层、非线性映射层和重建层模型使用多层卷积网络进行特征提取和非线性映射，并将SRCNN提取到的特征映射到高分辨率图像空间，实现超分辨率图像重建结构简单易于实现，并在超分辨率任务中取得了不错的SRCNN效果网络结构ESRGAN生成器判别器的生成器采用残差密集网络架构，它通过堆叠多个的判别器是一个基于网络的结构，用于评估生成图像ESRGAN RDNESRGAN VGG残差块和密集连接来提取更深层的特征的真实性分片重建和融合图像分块1将图像分割成多个重叠的小块单块重建2对每个小块独立进行超分辨率重建块拼接3将重建后的图像块拼接成完整的图像融合4对拼接后的图像进行边缘平滑和噪声抑制分片重建和融合可以有效地提高图像超分辨率的效率和效果通过分块重建，可以将大型图像问题分解成多个小型图像问题，降低计算复杂度而融合步骤可以有效地去除重建过程中产生的块状伪影，提高图像的整体质量超分辨率算法评价指标

11.峰值信噪比PSNR

22.结构相似性SSIM衡量图像的噪声水平，值越高越好，反映图像质量的评价图像的结构相似度，值越接近越好，反映图像内PSNR SSIM1客观指标容的感知质量

33.信息保真度FID

44.主观评价评估生成的图像与真实图像的统计差异，越低越好，体通过人类视觉感知来评价图像的质量，综合考虑清晰度、细FID现图像的真实性节、纹理等因素基于的图像复原算法实践GAN选择合适的GAN架构例如，可以选择或等网络，并根据具体任务进行调整和优化SRGAN ESRGAN准备数据集选择高质量的图像数据集，包含清晰的原始图像和模糊或退化的图像，用于训练和验证网络训练设置合适的超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等，并使用适当的优化器进行训练评估性能使用指标，例如峰值信噪比（）和结构相似性（），评估模型在不同指标上的性能PSNR SSIM优化模型根据评估结果调整模型参数，并尝试不同的方法，以提高模型的复原效果和性能复原算法实现细节模型选择训练参数选择合适的模型，例如或这些模型在图像设置学习率、批次大小、训练轮数等参数，这些参数会影响模型GAN ESRGANSRCNN复原任务中表现出色，可以根据实际需求进行选择的训练效果根据具体的数据集和任务目标，选择合适的损失函数，例如需要根据实际情况进行调试和优化，以找到最佳的训练参数组合L1损失或损失L2数据集准备和数据增广选择高质量数据集数据预处理数据增广选择高质量的数据集对图像复原模型的对图像进行预处理，例如裁剪、缩放、通过数据增广，例如随机旋转、翻转、性能至关重要可以使用公开的数据集颜色空间转换，可以提高训练效率噪声添加，可以增加训练数据的数量和，例如、或多样性，提高模型的泛化能力ImageNet COCODIV2K网络训练超参数调整学习率批次大小迭代次数验证集控制模型更新的步长，过大会每次迭代更新模型的样本数量数据完整遍历一次的次数，影用于评估模型性能，选择最佳导致振荡，过小会导致收敛缓，影响内存占用和训练速度响模型的训练时间和性能超参数慢结果展示和分析复原效果对比细节对比分析客观指标评价展示不同方法的复原结果对比，例如原始图放大图像细节，展示模型在恢复图像细展示模型在不同评价指标上的表现，例如GAN像，传统方法的复原图像以及基于的复节方面更优异的性能，例如纹理，边缘等，，使用图表直观展现不同方法的GAN PSNRSSIM原图像优劣局部细节对比通过放大图像的局部区域，可以更直观地比较不同算法的细节恢复能力例如，观察图像的边缘、纹理和噪声，可以评估算法在细节保留和噪声抑制方面的表现网络结构可视化可视化神经网络结构可以帮助我们更好地理解模型的工作原理通过可视化，我们可以观察到网络的层级关系、节点之间的连接关系以及每个节点的激活值这有助于我们分析模型的性能、识别潜在的缺陷并改进模型设计可视化神经网络结构有助于更好地理解模型的学习过程通过观察不同层级的特征图，我们可以了解模型是如何提取和抽象特征的这也有助于我们诊断模型的训练过程，例如过拟合或欠拟合关键技术点总结

11.生成对抗网络

22.深度学习网络利用生成器和判别器网络，生利用深度卷积神经网络提取图成逼真的图像像特征，提高图像质量

33.损失函数设计

44.数据增强技术优化损失函数，提高模型的训通过数据增强技术，提高模型练效率和效果的泛化能力应用前景展望图像质量提升智能视觉识别机器人导航虚拟现实增强图像复原技术将改善监控、医提高图像清晰度，有利于增强复原后的图像可以为自主导航通过增强现实场景中图像的细疗影像、艺术品修复等领域的机器视觉系统的识别能力系统提供更准确的环境感知信节，提升沉浸式体验图像质量息相关工作和参考文献相关工作参考文献许多研究人员已经对基于GAN的图像复原进行了探索，取得了显著•C.Ledig,L.Theis,F.Huszár,J.Caballero,A.进展例如，提出了一种基于对抗性训练的超分辨率网络SRGAN Cunningham,A.Acosta,A.Aitken,A.Tejani,J.Totz,，显著提升了视觉效果通过引入新的损失函数和网络架ESRGAN Z.Wang etal.“Photo-realistic singleimage super-构进一步提升了图像质量resolution usinga generativeadversarial network.”InProceedings ofthe IEEEconference oncomputer visionandpattern recognition,pp.4687-

4696.

2017.•X.Wang,K.Yu,S.Wu,J.Gu,Y.Liu,Y.Zhu,C.Dong,Y.Qiao,and C.Change Loy.“ESRGAN:Enhanced super-resolution generativeadversarial networks.”InProceedings ofthe IEEE/CVF InternationalConferenceon ComputerVision ICCV,pp.4183-

4192.

2019.总结与QA本课程介绍了基于对抗性生成网络的图像复原技术，涵盖了的基本原理、图GAN像复原的挑战和解决方案，并重点讲解了和两种经典的网络结构SRCNN ESRGANGAN同时，还演示了图像复原算法的实现过程和评价指标，并分享了相关技术点的总结和未来应用前景展望最后，我们将留出时间与大家进行问答环节，欢迎大家提出您在学习过程中遇到的问题和疑问。