申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745591A

主分类号：G06T5/77

分类号：G06T5/77;G06T5/60;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于图像视觉和图像增强技术领域，具体提供一种融合生成对抗网络与不确定性的图像质量增强方法，用以提高图像数据质量，进而提高图像数据对预测结果的可信度。本发明在生成对抗网络GAN网络中引入不确定性估计，将GAN网络与信息论、主观逻辑等理论相结合，通过在判别器中使用深度证据网络输出图像所属类别的证据，估计GAN网络输出的空度、不协调度、偶然不确定性和认知不确定性，并在生成器的目标函数中引入消除不确定性项，促使生成器的目标朝着消除预测不确定性的方向演化，最终使得GAN网络的训练具备信息论可解释性的同时，提高图像增强的可信度。

主权项：1.一种融合生成对抗网络与不确定性的图像质量增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对训练数据集与待处理图像进行相同数据预处理，相应得到图像特征向量；S2、构建用于增强图像质量的生成器和判别器，根据信息论估计生成对抗模型中的不确定性，并设计生成对抗模型训练的目标函数，交替训练判别器和生成器直至收敛；S3、将待处理图像的特征向量与生成器的输出向量加权求和，得到增强特征并逆转换构成增强图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种融合生成对抗网络与不确定性的图像质量增强方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD