CN112925932A - 一种高清晰的水下激光图像处理*** - Google Patents

一种高清晰的水下激光图像处理*** Download PDF

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CN112925932A CN202110025073.6A CN202110025073A CN112925932A CN 112925932 A CN112925932 A CN 112925932A CN 202110025073 A CN202110025073 A CN 202110025073A CN 112925932 A CN112925932 A CN 112925932A
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伦宇学
唐任仲
赵张耀
王文海
张志猛
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Abstract

本发明公开了一种高清晰的水下激光图像处理***，包括水下激光雷达，上位机和数据库都与总线相连。所述的激光雷达对所检测水域进行探测，将得到的图像存储到所述的数据库，所述的上位机包括获取模块、图像处理模块、显示模块、训练模块。其中获取模块与总线相连，用于获取和传送数据，获取模块与图像处理模块和训练模块分别双向相连，为后两者提供数据，图像处理模块与训练模块双向连接，图像处理模块的输出端与显示模块的输入端相连，用于生成的清晰图像结果的显示。通过对深度生成网络和判别网络进行对抗训练，提高水下激光雷达图像的成像质量、速度和鲁棒性。

Description

一种高清晰的水下激光图像处理***
技术领域
本发明涉及水下激光图像处理领域，尤其涉及一种高清晰的水下激光图像处理***。
背景技术
激光水下目标探测技术是一项新的先进探测技术,它集激光技术、通信技术、信号处理与识别、运筹学和GPS技术等于一体,前景广阔。目前,很多发达国家都建立了各自的水下光电探测研究***,在军事和民用领域广泛应用。但激光水下目标探测技术中还存在一些难点问题亟待解决,其中之一就是目标的识别问题,而目标识别离不开对水下激光图像的有效的清晰化。图像提取是图像处理领域的一个基本问题,针对处理对象的不同,可以采用不同的方法。由于自然界水中悬浮有大量的各种微粒对激光的后向散射作用十分严重,虽然采用距离选通或同步扫描技术来克服后向散射,但成像质量仍然不是很好,图像中依然存在主要由后向散射形成的散斑噪声。这些散斑噪声的存在使图像灰度产生强烈变化,使图像的可视性变差,破坏图像大量的细节信息。为了实现有效分割,人们采用局部统计滤波、同态映射的同态滤波和小波软阈值等方法。研究发现，这几种方法都存在一定显著的问题，会损失图像必要细节。
发明内容
为了克服传统的水下激光图像处理方法的鲁棒性差、质量差和重要信息丢失等问题，本发明提出了一种高清晰的水下激光图像处理***，能够很大程度上提高水下激光图像处理的质量和鲁棒性。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种高清晰的水下激光图像处理***，包括水下激光雷达，上位机和数据库总线相连。所述的上位机包括获取模块、图像处理模块、显示模块、训练模块。所述的数据库包括水下激光雷达图像数据、水上清晰激光雷达图像数据、处理后图像数据。通过水下激光雷达采集的水下激光图像数据，经过上位机进行处理以后，将清晰的激光图像数据通过显示模块显示出来，并将结果存入数据库中，采用的运行过程如下：
1.1、获取数据，***通过水下激光雷达获取水下激光图像数据xi(w,h,3),w,h分别表示每张图像数据张量的横坐标和纵坐标，3为每张图像数据为R、G、B三色组成的三维张量，数据通过总线传送至数据库。
1.2、网络训练，上位机通过获取模块从数据库中分别获取清晰m张清晰的激光雷达图像数据P{p1,p2,p3,...,pm}和m张通过水下激光雷达获取的水下激光图像数据X{x1,x2,x3,...,xm}，并在训练模块中进行训练，将训练好的图像生成网络G的参数存入图像处理模块中。
1.3、图像处理与生成，上位机通过获取模块从水下激光雷达获取新的水下激光图片数据，并将获得数据传入图像处理模块，图像处理模块通过生成网络G对数据进行处理，生成新的清晰的图片。
1.4、图像显示与保存，将经过处理的图像通过显示模块进行显示，并将数据保存至数据库中。
所述的训练模块，其特征在于建立图像生成网络G和判别网络D，对图像生成网络G参数θg和判别网络D的参数θd进行训练，其训练过程如下所述：
2.1、初始化图像生成网络G和判别网络D的参数θg和θd。
2.2、从数据库中获取水下激光雷达图像数据X{x1,x2,x3,...,xm}和水上激光雷达图像数据P{p1,p2,p3,...,pm}，其中m表示获取图像的张数。
2.3、根据式
Figure BDA0002890074320000021
通过生成网络G，获得m张生成图像
Figure BDA0002890074320000022
2.4、将生成数据
Figure BDA0002890074320000023
和水上激光雷达图像数据投入判别网络D，并根据目标函数
Figure BDA0002890074320000024
Figure BDA0002890074320000025
进行多次优化训练，获得
Figure BDA0002890074320000026
其中
Figure BDA0002890074320000027
表示函数
Figure BDA0002890074320000028
关于参数θd的梯度，γ＝0.05表示学习率。
2.5、固定判别网络D的参数θd，根据目标函数，
Figure BDA0002890074320000029
进行优化训练,获得
Figure BDA00028900743200000210
其中
Figure BDA00028900743200000211
表示函数
Figure BDA00028900743200000212
关于参数θg的梯度，γ＝0.05表示学习率。
2.6、按照以上步骤进行多次训练，获得最好的生成网络G的参数
Figure BDA00028900743200000213
并将
Figure BDA00028900743200000214
存入图像处理模块。
所述的图像生成网络G，其特征包括输入层、卷积层、池化层、反卷积层、输出层。其采用的运行过程如下：
3.1、输入层：xi(w,h,3),输入数据尺寸w*h，通道数c＝3。
3.2、卷积层：根据式
Figure BDA00028900743200000215
进行卷积计算，其中
Figure BDA0002890074320000031
表示第l层的输出，其中l表示网络层数，u、v分别表示数据张量的横坐标、纵坐标，c为通道数，第一次卷积的通道数c(1)＝32；k表示卷积核，其张量尺寸为i*j*c；s为卷积移动步幅，b为偏置数；ReLU()为卷积层的激活函数ReLU(x)＝max{0,x}。
3.3、池化层：根据式
Figure BDA0002890074320000032
计算，其中r(l)为池化层输出，max2*2pooling()为2*2的最大池化计算。
3.4、反卷积层：根据式，
Figure BDA0002890074320000033
计算，其中
Figure BDA0002890074320000034
为第n层反卷积层的输出，L表示卷积层的总层数，r(L+n-1)为第n-1层反卷积的输入，demax2*2pooling()为步幅为1的2*2反池化计算，就是在该层输入的每个通道数据的每两个相邻像素点之间增加一个像素点。然后根据式子，
Figure BDA0002890074320000035
计算，其中n为反卷积的层数，
Figure BDA0002890074320000036
为
Figure BDA0002890074320000037
的反卷积核，通道数c(L+n)＝c(L-n)；L＝N，其中N为反卷积层的总数。
3.5、输出层：
Figure BDA0002890074320000038
的张量尺寸为(w,h,3)。
所述的判别网络D，其特征包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。
4.1、输入层：
Figure BDA0002890074320000039
输入数据尺寸w*h，通道数c＝3。
4.2、卷积层：根据式
Figure BDA00028900743200000310
进行卷积计算，其中
Figure BDA00028900743200000311
表示第l层的输出，其中l表示卷积网络层数，u、v分别表示数据张量的横坐标、纵坐标，c为通道数，第一次卷积的通道数c(1)＝32；k表示卷积核，其张量尺寸为i*j*c；s为卷积核移动步幅，b为偏置数；ReLU()为卷积层的激活函数。
4.3、池化层：根据式
Figure BDA00028900743200000312
计算，其中r(l)为池化层输出，max2*2pooling()为2*2的最大池化计算。
4.4、全连接层：共两层，根据式
Figure BDA00028900743200000313
计算，
其中L为卷积层的总层数，hL+1为网络第L+1层全连接层输出向量，整个网络共有2个全连接层，第一层元素个数等于5000个，第二层元素个数等于200个,T为转置符；W(l+1)为全连接层的二维参数矩阵，形状是q×100，
Figure BDA00028900743200000314
b(l+1)表示第L+1层的偏置值的一维向量,元素个数等于输出层元素个数。
4.5、输出层：根据式
Figure BDA0002890074320000041
进行计算，其中σ()为sigmoid激活函数，
Figure BDA0002890074320000042
为第l+2层全连接输出向量，元素个数等于200；W为输出层的参数矩阵，形状式200×2。b表示输出函数的偏置值向量，元素个数等于2。
本发明的技术构思和有益效果主要表现在：使用对抗生成网络处理水下激光雷达图像相较于传统的图像处理技术而言，生成图像清晰度更高、鲁棒性更好，并且减少了对于数据量的依赖，在训练样本相对不足的情况下，获得更好的训练效果，从而生成更清晰的图像数据；使用判别网络对清晰与不清晰的图像反复判断，提高判别网络的识别能力，从而提高图像生成网络的图像处理能力，这样训练出来的网络生成的图片清晰度可以不断提高。
附图说明
图1是本发明提出的***的功能模块图；
图2是本发明提出的训练模块的网络结构图；
图3是本发明提出的图像生成网络G的流程图；
图4是本发明提出的图像判别网络D的流程图。
具体实施方式
下面根据附图1具体说明本发明，本发明***为一种高清晰的水下激光图像处理***。
下面结合实例对本发明作进一步详细说明，但本发明的实施方式不限于此实施例。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细的描述。
如图1所示了本发明提供的一种高清晰的水下激光图像处理***，包括水下激光雷达1，数据库2和上位机3总线相连。所述的上位机包括获取模块4、图像处理模块5、显示模块6、训练模块7。所述的数据库包括水下激光雷达图像数据、水上清晰激光雷达图像数据、处理后图像数据。通过水下激光雷达采集的水下激光图像数据，经过上位机进行处理以后，将清晰的激光图像数据通过显示模块显示出来，并将结果存入数据库中，采用的运行过程如下：
1.1、获取数据，***通过水下激光雷达1获取水下激光图像数据xi(w,h,3),w,h分别表示每张图像数据张量的横坐标和纵坐标，3为每张图像数据为R、G、B三色组成的三维张量，数据通过总线传送至数据库2。
1.2、网络训练，上位机3通过获取模块4从数据库2中分别获取清晰m张清晰的激光雷达图像数据P{p1,p2,p3,...,pm}和m张通过水下激光雷达1获取的水下激光图像数据X{x1,x2,x3,...,xm}，并在训练模块7中进行训练，将训练好的图像生成网络G的参数存入图像处理模块5中。
1.3、图像处理与生成，上位机3通过获取模块从水下激光雷达获取新的水下激光图片数据，并将获得数据传入图像处理模块5，图像处理模块通过生成网络G对数据进行处理，生成新的清晰的激光雷达图片。
1.4、图像显示与保存，将经过处理的图像通过显示模块6进行显示，并将数据保存至数据库2中。
进一步对于所述的训练模块7，如图2所示其特征在于建立图像生成网络G网络10和判别网络D网络11，对图像生成网络G参数θg和判别网络D的参数θd进行训练，其训练过程如下所述：
2.1、初始化图像生成网络G和判别网络D的参数θg和θd。
2.2、从数据库中获取水下激光雷达图像数据9X{x1,x2,x3,...,xm}和清晰激光雷达图像数据8P{p1,p2,p3,...,pm}，其中m表示获取图像的张数。
2.3、根据式
Figure BDA0002890074320000051
通过生成网络G，获得m张生成图像
Figure BDA0002890074320000052
2.4、将生成数据
Figure BDA0002890074320000053
和清晰激光雷达图像数据投入判别网络D，并根据目标函数
Figure BDA0002890074320000054
Figure BDA0002890074320000055
进行多次优化训练，获得
Figure BDA0002890074320000056
其中
Figure BDA0002890074320000057
表示函数
Figure BDA0002890074320000058
关于参数θd的梯度，γ＝0.05表示学习率。
2.5、固定判别网络D的参数θd，根据目标函数，
Figure BDA0002890074320000059
进行优化训练,获得
Figure BDA00028900743200000510
其中
Figure BDA00028900743200000511
表示函数
Figure BDA00028900743200000512
关于参数θg的梯度，γ＝0.05表示学习率。
2.6、按照以上步骤进行多次训练，获得最好的生成网络G的参数
Figure BDA00028900743200000513
并将
Figure BDA00028900743200000514
存入图像处理模块。
根据图3所述的图像生成网络G，其特征包括输入层14、卷积层15、池化层16、反卷积层17、输出层18。其采用的运行过程如下
3.1、输入层14：xi(w,h,3),输入数据尺寸w*h，通道数c＝3。
3.2、卷积层15：根据式
Figure BDA00028900743200000515
进行卷积计算，其中
Figure BDA00028900743200000516
表示第l层的输出，其中l表示网络层数，u、v分别表示数据张量的横坐标、纵坐标，c为通道数，第一次卷积的通道数c(1)＝32；k表示卷积核，其张量尺寸为i*j*c；s为卷积移动步幅，b为偏置数；ReLU()为卷积层的激活函数ReLU(x)＝max{0,x}。
3.3、池化层16：根据式
Figure BDA0002890074320000061
计算，其中r(l)为池化层输出，max2*2pooling()为2*2的最大池化计算。
3.4、反卷积层17：根据式，
Figure BDA0002890074320000062
计算，其中
Figure BDA0002890074320000063
为第n层反卷积层的输出，L表示卷积层的总层数，r(L+n-1)为第n-1层反卷积的输入，demax2*2pooling()为步幅为1的2*2反池化计算，就是在该层输入的每个通道数据的每两个相邻像素点之间增加一个像素点。然后根据式子，
Figure BDA0002890074320000064
计算，其中n为反卷积的层数，
Figure BDA0002890074320000065
为
Figure BDA0002890074320000066
的反卷积核，通道数c(L+n)＝c(L-n)；L＝N，其中N为反卷积层的总数。
3.5、输出层18：
Figure BDA0002890074320000067
的张量尺寸为(w,h,3)。
根据图4要求所述的判别网络D，其特征包括输入层1、卷积层2、池化层3、全连接层4和输出层5。
4.1、输入层19：
Figure BDA0002890074320000068
输入数据尺寸w*h，通道数c＝3。
4.2、卷积层20：根据式
Figure BDA0002890074320000069
进行卷积计算，其中
Figure BDA00028900743200000610
表示第l层的输出，其中l表示卷积网络层数，u、v分别表示数据张量的横坐标、纵坐标，c为通道数，第一次卷积的通道数c(1)＝32；k表示卷积核，其张量尺寸为i*j*c；s为卷积移动步幅，b为偏置数；ReLU()为卷积层的激活函数。
4.3、池化层21：根据式
Figure BDA00028900743200000611
计算，其中r(l)为池化层输出，max2*2pooling()为2*2的最大池化计算。
4.4、全连接层22：共两层，根据式
Figure BDA00028900743200000612
计算，
其中L为卷积层的总层数，hL+1为网络第L+1层全连接层输出向量，整个网络共有2个全连接层，第一层元素个数等于5000个，第二层元素个数等于200个,T为转置符；W(l+1)为全连接层的二维参数矩阵，形状是q×100，
Figure BDA00028900743200000613
b(l+1)表示第L+1层的偏置值的一维向量,元素个数等于输出层元素个数。
4.5、输出层23：根据式
Figure BDA0002890074320000071
进行计算，其中σ()为sigmoid激活函数，
Figure BDA0002890074320000072
为第l+2层全连接输出向量，元素个数等于200；W为输出层的参数矩阵，形状式200×2。b表示输出函数的偏置值向量，元素个数等于2。

Claims (4)

1.一种高清晰的水下激光图像处理***，包括依次通过总线相连的水下激光雷达、数据库、上位机。所述的上位机包括依次相连的获取模块、图像处理模块、显示模块、训练模块；其中，获取模块与总线相连，用于获取和传送数据，获取模块分别与图像处理模块和训练模块双向相连，为后两者提供数据，图像处理模块与训练模块双向连接，图像处理模块的输出端与显示模块的输入端相连。所述的数据库存储水下激光雷达图像数据、水上清晰激光雷达图像数据、处理后图像数据。通过水下激光雷达采集的水下激光图像数据，经过上位机进行处理以后，将清晰的激光图像数据通过显示模块显示出来，并将结果存入数据库中，采用的运行过程如下：
(1.1)获取数据，***通过水下激光雷达获取水下激光图像数据xi(w,h,3),w,h分别表示每张图像数据张量的横坐标和纵坐标，3为每张图像数据为R、G、B三色组成的三维张量，数据通过总线传送至数据库。
(1.2)网络训练，上位机通过获取模块从数据库中分别获取m张清晰的激光雷达图像数据P{p1,p2,p3,...,pm}和m张通过水下激光雷达获取的水下激光图像数据X{x1,x2,x3,...,xm}，并在训练模块中进行训练，将训练好的图像生成网络G的参数存入图像处理模块中。
(1.3)图像处理与生成，上位机通过获取模块从水下激光雷达获取新的水下激光图片数据，并将获得数据传入图像处理模块，图像处理模块通过生成网络G对数据进行处理，生成新的清晰的图片。
(1.4)图像显示与保存，将经过处理的图像通过显示模块进行显示，并将数据保存至数据库中。
2.根据权利要求1所述的高清晰的水下激光图像处理***，其特征在于，所述训练模块建立图像生成网络G和判别网络D，对图像生成网络G参数θg和判别网络D的参数θd进行训练，其训练过程如下所述：
(2.1)初始化图像生成网络G和判别网络D的参数θg和θd。
(2.2)从数据库中获取水下激光雷达图像数据X{x1,x2,x3,...,xm}和水上激光雷达图像数据P{p1,p2,p3,...,pm}，其中m表示获取图像的张数。
(2.3)根据式
Figure FDA0002890074310000011
通过生成网络G，获得m张生成图像
Figure FDA0002890074310000012
(2.4)将生成数据
Figure FDA0002890074310000013
和水上激光雷达图像数据投入判别网络D，并根据目标函数
Figure FDA0002890074310000014
Figure FDA0002890074310000015
进行多次优化训练，获得
Figure FDA0002890074310000021
其中
Figure FDA0002890074310000022
表示函数
Figure FDA0002890074310000023
关于参数θd的梯度，γ＝0.05表示学习率。
(2.5)固定判别网络D的参数θd，根据目标函数。
Figure FDA0002890074310000024
进行优化训练,获得
Figure FDA0002890074310000025
其中
Figure FDA0002890074310000026
表示函数
Figure FDA0002890074310000027
关于参数θg的梯度，γ＝0.05表示学习率。
(2.6)按照以上步骤进行多次训练，获得最好的生成网络G的参数
Figure FDA0002890074310000028
并将
Figure FDA0002890074310000029
存入图像处理模块。
3.根据权利要求2所述的高清晰的水下激光图像处理***，其特征在于，所述图像生成网络G，包括输入层、卷积层、池化层、反卷积层、输出层。其采用的运行过程如下：
(3.1)输入层：xi(w,h,3),输入数据尺寸w*h，通道数c＝3。
(3.2)卷积层：根据式
Figure FDA00028900743100000210
进行卷积计算，其中
Figure FDA00028900743100000211
表示第l层的输出，其中l表示网络层数，u、v分别表示数据张量的横坐标、纵坐标，c为通道数，第一次卷积的通道数c(1)＝32；k表示卷积核，其张量尺寸为i*j*c；s为卷积移动步幅，b为偏置数；ReLU()为卷积层的激活函数ReLU(x)＝max{0,x}。
(3.3)池化层：根据式
Figure FDA00028900743100000212
计算，其中r(l)为池化层输出，max2* 2pooling()为2*2的最大池化计算。
(3.4)反卷积层：根据式，
Figure FDA00028900743100000213
计算，其中
Figure FDA00028900743100000214
为第n层反卷积层的输出，L表示卷积层的总层数，r(L+n-1)为第n-1层反卷积的输入，de max2*2pooling()为步幅为1的2*2反池化计算，就是在该层输入的每个通道数据的每两个相邻像素点之间增加一个像素点。然后根据式子，
Figure FDA00028900743100000215
计算，其中n为反卷积的层数，
Figure FDA00028900743100000216
为
Figure FDA00028900743100000217
的反卷积核，通道数c(L+n)＝c(L-n)；L＝N，其中N为反卷积层的总数。
(3.5)输出层：
Figure FDA00028900743100000218
的张量尺寸为(w,h,3)。
4.根据权利要求2所述的高清晰的水下激光图像处理***，其特征在于，所述判别网络D包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。
(4.1)输入层：
Figure FDA0002890074310000031
输入数据尺寸w*h，通道数c＝3。
(4.2)卷积层：根据式
Figure FDA0002890074310000032
进行卷积计算，其中
Figure FDA0002890074310000033
表示第l层的输出，其中l表示卷积网络层数，u、v分别表示数据张量的横坐标、纵坐标，c为通道数，第一次卷积的通道数c(1)＝32；k表示卷积核，其张量尺寸为i*j*c；s为卷积核移动步幅，b为偏置数；ReLU()为卷积层的激活函数。
(4.3)池化层：根据式
Figure FDA0002890074310000034
计算，其中r(l)为池化层输出，max2*2pooling()为2*2的最大池化计算。
(4.4)全连接层：共两层，根据式
Figure FDA0002890074310000035
计算，
其中L为卷积层的总层数，hL+1为网络第L+1层全连接层输出向量，整个网络共有2个全连接层，第一层元素个数等于5000个，第二层元素个数等于200个，T为转置符；W(l+1)为全连接层的二维参数矩阵，形状是q×100，
Figure FDA0002890074310000036
b(l+1)表示第L+1层的偏置值的一维向量，元素个数等于输出层元素个数。
(4.5)输出层：根据式
Figure FDA0002890074310000037
进行计算，其中σ()为sigmoid激活函数，
Figure FDA0002890074310000038
h(L+2)为第l+2层全连接输出向量，元素个数等于200；W为输出层的参数矩阵，形状式200×2。b表示输出函数的偏置值向量，元素个数等于2。
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