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选录：本文针对机场行李跟踪经过中通常面对的高质料图像相聚庄重，遴选了基于生成抗击网罗（GANs）的图像超分辨率增强要害，该手艺通过学习大齐图像数据，自动复原并增强图像的纹理细节。本文分析并对比了不同种类的生成抗击网罗在图像超分辨率任务中的性能差异，聘请出最合乎机场行李跟踪场景的网罗模子。通过一系列的实验发现，经过生成抗击网罗增强的图像，在纹理细节上得到了权臣的复原和提高。这些增强后的图像不仅愈加显著，何况具有更丰富的信息，为后续的图像处理责任提供了坚实的基础。
要害词：超分辨率、图像增强、生成抗击网罗
作家：张雨欣 曾学 王永增 祖云伟 杨念念瑜
昆明昆船灵敏机场手艺有限公司信息软件部
一
序文
在当代航空业中，行李跟踪系统的准确度关于提高乘客酣畅度和减少航空公司运营资本至关要紧。但是，尽管手艺束缚跳跃，机场行李跟踪过程中高质料图像的相聚仍然面对诸多挑战。
机场环境复杂多变，从行李分拣区域的嘈杂配景到行李传送带的快速转移，这些成分齐极地面加多了图像相聚的难度。此外，行李自身的万般性亦然一个防碍冷漠的问题。从硬壳行李箱到软质旅行包，再到表情互异的包裹，这些不同材质和表情的行李在图像相聚时会产生不同的反射和暗影效劳，从而影响图像质料。此外，机场的照明条目亦然制约高质料图像相聚的一个要紧成分。大部分传送带区域位于地下，光照质料差，存在暗区和亮点。而在一些低光环境下，莫得实足的空间安设独特的照明设备来提高图像的显著度。为管束这个问题，引入超分辨率手艺（Super Resolution，SR）。
超分辨率手艺旨在将低分辨率（Low-Resolution, LR）图像重建为高分辨率（High-Resolution, HR）图像。完了超分辨率的要害平淡不错分为两种：基于图像插值和基于深度学习的要害。基于图像插值的超分辨率手艺通过在图像原有的像素周围插入新像素来加大图像的尺寸，并给这些新像素赋值，从而复原图像内容，提高图像分辨率而基于深度学习的超分辨率手艺则通过深度神经网罗进行西宾，学习从低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系。这种要害不错索取图像中的更多信息，并生成愈加真确、显著的高分辨率图像。跟着深度学习手艺的束缚发展，基于深度学习的超分辨率手艺依然成为主流要害。
二
基于深度学习的超分辨率手艺
生成抗击网罗（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模子，于2014年由Ian Goodfellow初次建议[1]。GAN由两个主要的神经网罗构成，即生成器和判别器。生成器禁受一个随即噪声手脚输入，并生成一个与真确数据相通的样本。判别器禁受一个输入样本（可能是真确样本或生成器生成的样本），并输出一个概率值，默示该样本是真确样本的概率。
SRGAN（Super Resolution Generative Adversarial Network）是一种基于生成抗击网罗的超分辨率重建模子，用于图像超分辨率重建的深度学习模子，不错将低分辨率图像改变为高分辨率图像[2]。SRGAN的失掉函数衔尾了内容损树沮丧抗失掉。内容失掉用于评估分娩的高分辨率图像和真确图像在内容上的相通性；抗击失掉用于判别生成网罗生成的样本是否真确，通过最小化抗击失掉，让生成器学会生成愈加传神的高分辨率图像。
ESRGAN（Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Network）是一种基于生成抗击网罗的图像超分辨率算法，其在SRGAN的基础上进行增强的网罗[3]。其失掉函数不但包括了内容损树沮丧抗失掉，还引入了感知失掉，用于更进一步评估生成图像与真确图像在感知上的相通性，从而生成具有更好视觉效劳的图像。但是，ESRGAN经受了更复杂的网罗结构和更大的模子参数，西宾和生成超分辨率图像的蓄意资本平淡比SRGAN更高，这限制了其在及时愚弄或资源受限的环境中的使用。由于机场行李传输线复杂，光照条目差，ESRGAN仍然不可很好地粗鲁取得机场环境下的高分辨率图片的要求，为此需要一种能更好地顺应现实生计复杂性的模子。
Real-ESRGAN是在ESRGAN基础上进一步增强的模子，通过衔尾多圭臬特征索取与生成抗击西宾，生成高质料和细节丰富的高分辨率图像。Real-ESRGAN在视频监控、电视电影、医学成像和卫星图像等范畴中具有庸碌的愚弄远景。因此，本文针对机场行李跟踪经过中的高质料图像相聚庄重，建议引入防御力机制的Real-ESRGAN神经网罗的超分辨率手艺，以管束机场行李图像识别无极、信息不及等问题。
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引入防御力机制的Real-ESRGAN模子
Real-ESRGAN由生成器和判别器构成。生成用具于对低分辨率图像进行超分辨率重建，Real-ESRGAN生成器结构如图1所示[4]。Real-ESRGAN网罗的生成器结构与ESRGAN交流，经受经过阅兵后的超分辨率残差网罗（Super Resolution Residual Network，SRResNet）手脚主干网罗，主干网罗去除了批量归一化（Batch Normalization，BN）层，将原有的残差块替换为RRDB模块，会通了多级残差网罗和密集连结的念念想增强网罗的领路性[5]。
图1 Real-ESRGAN生成器结构
自防御力机制（Self-Attention Mechanism）是深度学习中的一种要紧手艺，超越是在当然讲话处理（NLP）和蓄意机视觉（CV）等范畴中得到了庸碌愚弄。它允许模子在处理输入序列（如文本、图像等）时，随意动态地柔软到序列中不同位置的信息，从而拿获序列里面的依赖关系。这种机制的中枢在于随意径直蓄意序列中随性两个位置之间的酌量性，而不受限于它们在序列中的距离。自防御力机制通过洽商图像中总共其他位置的信息，取得更大的感受野和高下文信息，在生成高分辨率图像时更好的增强细节。本文在RRDB模块中引入防御力模块，在图像输入进RRDB模块后，将输出的特征向量手脚高等次特征信息的参数生成防御力矩阵，之后与原始特征向量进行卷积操作，得到带有防御力信息的新特征图，带有自防御力的RRDB块结构如图2所示。
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图2 带有自防御力模块的RRDB块
Real-ESRGAN的判别器经受带有光谱归一化的U-Net结构，灵验地适度GAN中的权紧要小，能干西宾过程中的梯度爆炸或消失问题，从而增强模子的领路性。判别器结构如图3所示。
图3 具有光谱归一化的U-Net结构
四
实验
1.数据相聚
本实验相聚武汉T3机场现实启动视频手脚数据样本，数据通过机场安设的海康威视录像头取得，视频分辨率为1280×960。将视频按每5秒截图获取12500张图片手脚数据集，如图4所示。将数据集按照8:2分为西宾集和测试集。为便捷后续对比网罗性能，将视频分辨率调养为640×480再次进行相聚。在低分辨率下，行李存在细节信息无极、纹理信息不较着、翰墨信息难以辩认、同种神采行李难以分辨等问题。
图4 原始1280x960分辨率数据
2.硬件设备
本文所建议的带有自防御力机制的Real-ESRGAN模子在Anaconda环境下完了，软件操作环境为Pycharm，编程讲话为python3.7。实验平台经受Windows 10 企业版，硬件处理器为Intel（R）Core（TM）i9-13900K CPU，64G RAM，NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB GPU，经受Pytorch框架。
3.评价决策
超分辨率可靠性问题评估要害有主不雅评价和客不雅评价两种，主不雅评价平淡由测试东说念主员凭证个东说念主感受对生成HR图像打分，无法给出定量数据撑抓，但平淡效劳更好；客不雅评价经受制定好的决策对重建HR图像和原始LR图像之间的纰谬进行评估，常见的客不雅评价决策包括峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）和结构相通性（SSIM）。
PSNR是一种掂量图像质料或图像重建质料的常用决策。它基于对应像素点间的纰谬，即面前像素点灰度值与其最相通点（在原始图像上）灰度值之间差的平方和，蓄意图像的失真或噪声水平，如公式（1）所示。
（1）式中，P为图像的PSNR；m，n辨别为图像行、列的像素数；I(i，j )为原始图像的第i 行、第j 列像素值；K(i，j )为重建的高分辨率图像的第 i 行、第 j 列像素值。
SSIM是一种通过比较图像的亮度、对比度及结构信息来评估两幅图像相通进程的决策，取值范畴为0～1。当两幅图像的SSIM接近1时，默示它们的结构和内容相当相通，即重建图像与原始图像相当接近，图像质料好。SSIM的蓄意要害如公式（2）所示。
（2）式中，M（a,b）为图像a和b的SSIM，μa，μb辨别为图像a，b灰度的平均值；c1和c2为用来看护领路的常数，c1=(k1 L)²，c2=(k2 L)²，k1=0.01，k2=0.03，L为像素；σab为图像a和b灰度协方差；σa，σb辨别为图像a，b灰度方差。
本实验遴选客不雅评估决策和主不雅评估决策相衔尾的形态进行超分辨率可靠性评估。
4.实验斥逐与分析
本考验的主要所在是对机场行李低分辨率图像进行2倍超分辨率重建。为考据立异的Real-ESRGAN算法的灵验性，将其与SRGAN算法、ESRGAN算法和原始Real-ESRGAN算法进行比较。聘请2500张图像手脚测试集，西宾时候经受Adam优化器，学习率为0.0001，西宾迭代批次大小为8，进行120次西宾，每西宾10次，保存一次西宾权重，取最好权重手脚终末权重值。
对测试集进行2倍超分辨率重建后，对万般图像超分辨率重建算法的客不雅评估斥逐见表1。不错发现立异的Real-ESRGAN重建图像的PSNR和SSIM均优于其他算法。
表1 模子客不雅评估决策
由表中数据可看出，不管PSNR如故SSIM，带有自防御力机制的Real-ESRGAN均达到最优决策，其中PSNR对比SRGAN有弘大提高，对ESRGAN和原始Real-ESRGAN模子有微量提高，SSIM对比SRAGN，ESRGAN有权臣提高，对比原始Real-ESRGAN模子，PSNR提高了0.01dB，SSIM提高了0.004。讲明自防御力机制有助于图像细节信息传播，灵验提高了图像的复原效劳，与其他要害比拟，本文要害在PSNR和SSIM上取得了权臣改善，讲解了本文要害的优厚性。
为对比模子现实效劳，经受ESRGAN、Real-ESRGAN和本文立异Real-ESRGAN模子对数据连络图片进行2倍放大效劳对比，对比效劳如图5所示。
图5 不同模子超分辨率对比图
对比可见，ESRGAN对机场行李图像的复原效劳较差，原始Real-ESRGAN网罗和立异的Real-ESRGAN能很好的提高机场图像分辨率，关于细节纹理有较好的复原效劳，且对翰墨的复原效劳愈加较着。如图5中红色行李上的手写数字，原始图像难以辨别；ESRGAN模子有一定的复原效劳，但是仍然难以看清具体数字；Real-ESRGAN和立异Real-ESRGAN模子齐能较好复原数字，在经过增强后能较着看到数字“1”“3”“9”的字样。而立异后的Real-ESRGAN模子关于拉链、行李提手、褶皱的纹理复原效劳更好，这是由于自防御力机制匡助模子取得了更多的细节信息。由此可见，立异以后的Real-ESRGAN随意很好的复原机场行李图像。
五
收尾语
本次商议针对机场行李跟踪经过中通常面对的高质料图像相聚庄重，遴选了一种基于生成抗击网罗的机场行李图像超分辨率重建要害。针对机场行李图像难以相聚高质料图像问题，对比分析了SRGAN、ESRGAN和Real-ESRGAN在图像超分辨率任务中的性能差异，选出了最合乎机场行李跟踪场景的网罗模子。在Real-ESRGAN模子的基础上引入了自防御力模块进行立异，该模子灵验提高了网罗关于图像全局的相聚才智，更好地捕捉空间信息，灵验提高了图像质料。实验斥逐标明，与过往超分辨率算法和原始Real-ESRGAN模子对比，本商议算法在客不雅决策上均有一定提高，模子灵验提高了画面纹理细节，管束了机场行李图像识别无极，信息不及等问题。为以后设备基于图像识别的行李全经过跟踪系统奠定了手艺基础。
参考文件:
[1]Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, "Generative Adversarial Networks," in Advances in Neural Information Processing Systems 27, Z. Ghahramani, M. Welling, C. Cortes, N. D. Lawrence, and K. Q. Weinberger, Eds. Curran Associates, Inc., 2014, pp. 2672-2680.
[2]C. Ledig, L. Theis, F. Huszar, J. Caballero, A. Cunningham, A. Acosta, A. Aitken, A. Tejani, J. Totz, Z. Wang, and W. Shi, "Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network," in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 4681-4690.
[3]X. Wang, K. Yu, S. Wu, J. Gu, Y. Liu, C. Dong, Y. Qiao, and C. Change Loy, "ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks," in European Conference on Computer Vision (ECCV) Workshops, 2018.
[4]X. Wang, K. Yu, S. Wu, J. Gu, Y. Liu, C. Dong, C. C. Loy, and Y. Qiao, "Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data," in IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2021,
[5]Kai Zhang, Jingyun Liang, Luc Van Gool, Radu Timofte, "Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution" in International Conference on Computer Vision(ICCV),2021.
———— 物流手艺与愚弄 ————
裁剪、排版：罗丹
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