基于深度學(xué)習(xí)的有害氣體紅外圖像處理研究.pdf

1、氨氣，氯氣，六氟化硫等工業(yè)生產(chǎn)中常見(jiàn)的有毒害氣體排放或泄漏會(huì)對(duì)人們?cè)斐纱罅坎豢赡娴纳?cái)產(chǎn)危害。因此高效地正確地對(duì)有害氣體的種類和濃度做出檢測(cè)識(shí)別具有極大的意義和研究?jī)r(jià)值。紅外熱像儀采集紅外圖像分析的方法以其高效率、遠(yuǎn)距離、大范圍、動(dòng)態(tài)直觀等優(yōu)勢(shì)成為氣體檢測(cè)的主要手段之一。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法與有害氣體紅外圖像處理，避免了人工特征提取，圖像增強(qiáng)，圖像偽彩處理等圖像處理算法必然遇到的圖像信息缺失的問(wèn)題。同時(shí)在氨氣二分類問(wèn)題上取得了98％以

2、上的正確分類結(jié)果，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的hog-svm算法只有92％的識(shí)別率，本文算法對(duì)分類結(jié)果有顯著提升。
　　本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新研究工作包括:
　　(1)提出了利用非局部均值降噪算法代替常用的小波降噪算法對(duì)有害氣體紅外圖像進(jìn)行圖像降噪，并利用線性轉(zhuǎn)化的方法將14bit圖像轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可顯示的8bit圖像。本文比較了使用非局部均值算法與常用的小波降噪算法對(duì)有害氣體紅外圖像降噪效果。同時(shí)針對(duì)不同搜索域半徑，鄰域半徑以及平滑系數(shù)比較

3、降噪效果。研究得出以下結(jié)論:1.人眼直觀感受上非局部均值降噪算法比小波算法降噪效果明顯，氣體與背景對(duì)比度強(qiáng);2.搜索域半徑越大，鄰域半徑越大，平滑系數(shù)越高，圖像對(duì)比度越強(qiáng)，但是圖像的邊緣會(huì)變得模糊。
　　(2)提出以個(gè)人搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為核心，對(duì)無(wú)參考圖像的有害氣體紅外圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。利用LIVE數(shù)據(jù)集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估有害氣體紅外圖像質(zhì)量。同時(shí)計(jì)算多種無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)估算法的回歸值與差分主觀評(píng)分的線性相關(guān)系數(shù)和斯

4、皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)，以此做算法性能評(píng)估。研究得出以下結(jié)論:1.本文算法在對(duì)多種失真類型圖像的質(zhì)量評(píng)估比CORNIA，BRISQUE等非基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)參估計(jì)算法更接近差分主觀評(píng)分;2.經(jīng)過(guò)非局部均值降噪的圖像的卷積網(wǎng)絡(luò)的回歸值低于小波降噪后的圖像，本文算法降噪后的圖像質(zhì)量?jī)?yōu)于小波降噪效果。
　　(3)提出了利用深度學(xué)習(xí)算法處理有害氣體紅外圖像分類識(shí)別問(wèn)題。以LeNet為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)框架，添加包括dropout等結(jié)構(gòu)加以改進(jìn)，搭建自己的卷