公开(公告)号：CN119784594A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411990947.1

申请日：2024-12-31

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  哈尔滨工程北米科技有限公司

Inventor： 李冰 ,  李泽龙 ,  刘洪丹 ,  刘斌 ,  高天翔 ,  姜柏 ,  徐梁 ,  鲁喆 ,  晏彬 ,  贾思烨

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于留胚米加工品质检测技术领域，具体涉及一种在视觉模糊状态下的留胚米小目标图像特征增强方法、程序、设备及存储介质。本发明提出DF‑SRGAN的生成对抗网络整体结构，在网络的生成器中通过并联残差融合模块对图像的特征进行提取，通过逆卷积融合模块去学习上下文信息，通过残差反馈增强模块增强图像的局部细节，随后经过上采样和卷积操作后得到超分辨率图像。本发明对生成网络和对抗网络的损失函数进行改进，训练后的DF‑SRGAN网络可以生成高质量的留胚米图像，为后续研究提供优质图像数据支持。本发明可以同时生成大量的高质量留胚米图像数据，避免因小目标图像质量差而导致图像不可使用的问题。