[发明专利]基于深度卷积生成对抗网络的铝电解火眼图像修补方法在审
| 申请号： | 202010012947.X | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111192221A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 陈晓方;潘慕尧;谢永芳;谢世文 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 黄艺平 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Wasserstein深度卷积生成对抗网络的铝电解火眼图像修补方法。在实际铝电解过程中，电解过程中会有大量碳渣脱落，还有火焰的干扰，使得大量火眼图像无法识别，大大降低了图像识别的准确率。本发明公开一种DCGAN与WGAN方法结合的图像修补方法，其中包括两部分：首先是对图像做个简单的预处理，取以火眼为中心，边长为400像素的正方形的火眼图像，这样可以防止其余图像的干扰特征。其次，对于本发明模型，综合DCGAN和WGAN的特点，使用其相结合的模型—Wasserstein深度卷积生成对抗网络(W‑DCGAN)模型。利用卷积网络特征提取能力加上使用Wasserstein函数辅以训练，最后使用RMSProp优化算法优化损失函数，之后将训练好的W‑DCGAN中的生成器模型部分抽取出来，用于图像修补的新网络结构。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 生成 对抗 网络 电解 火眼 图像 修补 方法 | ||
【主权项】：
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