公开(公告)号：CN119168897A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202410971169.5

申请日：2024-07-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 贾润达 ,  任明轩 ,  阎益 ,  何大阔 ,  于丰

IPC: G06T5/70

Abstract: 本申请公开了一种基于去噪扩散概率模型的浮选泡沫图像生成方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取多张浮选泡沫原始图像；分别将各张浮选泡沫原始图像裁剪至预设尺寸，得到浮选泡沫裁剪图像，以构成浮选泡沫裁剪图像集；利用浮选泡沫裁剪图像集训练去噪扩散概率模型，以使去噪扩散概率模型基于损失函数在对浮选泡沫裁剪图像依次进行加噪和去噪的过程中迭代优化模型权重参数，得到第一权重参数文件；向训练后的去噪扩散概率模型输入随机生成的高斯噪声图像，并使用训练后的去噪扩散概率模型基于第一权重参数文件将输入的高斯噪声图像进行逐步去噪，以生成多张第一浮选泡沫扩充图像。有助于低成本的获得较高质量的浮选泡沫图像。

公开(公告)号：CN114897679A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210383192.3

申请日：2022-04-12

Applicant: 东北大学

Inventor： 贾润达 ,  郎督 ,  阎益 ,  于丰 ,  宁文彬

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的浮选泡沫有损压缩图像复原方法，涉及矿物浮选技术领域，本发明针对浮选图片难以大量存储的问题，提出先使用有损图片压缩算法压缩图片，再使用超分辨率重构算法还原图片的思想解决该问题。首先对图片进行缩放后再利用JPEG图像压缩算法进行低质量压缩，压缩后的图片大小仅为原图的八十分之一，极大地增加了工控机可以存储的图片数量；但是压缩后的浮选泡沫图像会丢失部分信息，且存在模糊、失真等现象，使用对抗式生成网络对原图进行重构的方法可以有效地复原图像，解决图像模糊失真等问题，以便后续分析。

公开(公告)号：CN114897679B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202210383192.3

申请日：2022-04-12

Applicant: 东北大学

Inventor： 贾润达 ,  郎督 ,  阎益 ,  于丰 ,  宁文彬

IPC: G06T3/4046 ,  G06T3/4053 ,  G06T5/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的浮选泡沫有损压缩图像复原方法，涉及矿物浮选技术领域，本发明针对浮选图片难以大量存储的问题，提出先使用有损图片压缩算法压缩图片，再使用超分辨率重构算法还原图片的思想解决该问题。首先对图片进行缩放后再利用JPEG图像压缩算法进行低质量压缩，压缩后的图片大小仅为原图的八十分之一，极大地增加了工控机可以存储的图片数量；但是压缩后的浮选泡沫图像会丢失部分信息，且存在模糊、失真等现象，使用对抗式生成网络对原图进行重构的方法可以有效地复原图像，解决图像模糊失真等问题，以便后续分析。