一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法

doi:10.19614/j.cnki.jsks.202311029

	一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法
	马琳 1; 苏明 1; 兰义湧 2
	2023-11-06
发表期刊	金属矿山
ISSN	1001-1250
期号	11 页码:1-8
摘要	针对矿山图像重建中细节损失导致重建质量低下等问题，提出了一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法，旨在提高矿山场景下图像重建的精度和效率。首先，设计了一个多尺度特征提取模块，通过堆叠多个并行的卷积层和池化层，结合局部残差网络构建图像特征提取模块，通过不同尺度的多路组合网络，从输入图像中充分提取图像的多尺度细节特征表示。这些特征表示具有不同的语义信息和空间分辨率，能够捕捉到图像中的不同细节和纹理结构。然后，引入了特征复用模块，将不同尺度的特征进行融合和复用，以增强图像重建的准确性。通过多尺度的特征交互和信息传递，可以有效地利用全局和局部的上下文信息，提高图像的重建性能。通过在自建的矿山图像重建数据集上进行试验，结果表明：所提出的算法在重建精度和效率方面均取得了显著提升，与其他深度学习模型相比，该算法在重建图像的细节保留和结构准确性方面表现出更好的性能。此外，该算法具有较快的训练和推断速度，适用于实际应用场景。
关键词	矿山图像重建多尺度特征复用残差网络图像质量
DOI	10.19614/j.cnki.jsks.202311029
URL	查看原文
收录类别	北大核心
语种	中文
资助项目	北京市教委科技计划一般项目(编号：KM202251160001)
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/156126
专题	国家开放大学北京分部
作者单位	1.北京开放大学科学技术学院; 2.中央民族大学理学院
第一作者单位	国家开放大学北京分部
第一作者的第一单位	国家开放大学北京分部
推荐引用方式 GB/T 7714	马琳,苏明,兰义湧. 一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法[J]. 金属矿山,2023(11):1-8.
APA	马琳,苏明,&兰义湧.(2023).一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法.金属矿山(11),1-8.
MLA	马琳,et al."一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法".金属矿山 .11(2023):1-8.