金属矿山 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (11): 228-233.
马 琳1 苏 明1 兰义湧2
MA Lin1 SU Ming1 LAN Yiyong2 #br#
摘要: 针对矿山图像重建中细节损失导致重建质量低下的问题,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。 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得到了显著提升,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。