【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像增强领域，更具体的说涉及一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法。
技术介绍
1、在现有技术中，紫外像增强器的图像质量一直是一个需要关注和改进的问题。紫外像增强器主要用于加强和改进紫外光的图像质量，但是由于紫外光的特殊性质，比如波长短，能量大，使得在图像采集过程中，紫外图像常常存在噪音、模糊等问题，这对于图像处理和识别带来了很大的困难。
2、传统的图像增强方法，比如直方图均衡化，拉普拉斯锐化等，虽然能够一定程度上改善图像质量，但是对于大多数紫外图像来说，这些方法往往无法达到很好的效果。主要原因是这些方法往往假设图像噪音是高斯噪音，实际上紫外图像的噪声并非高斯分布，而且也没有考虑到紫外图像的独特性质和特征。
3、近年来，随着人工智能的发展，ai算法在图像处理和增强方面展现出了巨大的潜力。比如深度学习的卷积神经网络（cnn）已经被广泛应用于图像分类、物体识别等领域，但是这些ai算法在紫外图像增强方面的应用还相对较少，尤其是针对紫外像增强器的图像质量提升。
4、因此，如何有效地提高紫外像增强器的图像质量，提高其在紫外图像处理和识别中的性能，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，该方法采用自动编码器，生成对抗网络，迁移学习以及强化学习等先进的ai技术，对紫外图像进行深度学习和优化，有效提高了紫外图像的质量。
2、为了实现上述目的，本专利技术是采
3、步骤1采用非监督学习的自动编码器对紫外图像进行自动编码并进行特征提取；
4、步骤2利用生成对抗网络对自动编码后的紫外图像进行进一步优化；通过内部的竞赛机制，生成对抗网络能够迭代改善模型的生成能力，使得生成的紫外图像质量接近真实的紫外图像质量；
5、步骤3在生成对抗网络中引入迁移学习的思想；将在普通光域图像上预训练好的深度学习模型迁移到当前的生成对抗网络，提升紫外图像的生成质量；
6、步骤4利用强化学习方法优化图像生成策略，ai模型通过与环境的互动，自我学习和优化生成的紫外图像。
7、进一步地，所述的步骤1详细实现过程如下：
8、s101输入图片x，编码器和解码器的参数分别为θ和，定义自动编码器的过程为：
9、编码过程：
10、；
11、其中，θ为编码器的权值矩阵，b为偏置项，s为激活函数，使用sigmoid函数，f为函数，函数f表示编码器的操作，即将输入的图片x通过参数θ进行编码；
12、解码过程：
13、；
14、其中，为解码器的权值矩阵，c为偏置项，g为函数，函数g表示解码器的操作，即将编码后的特征向量z通过参数进行解码；
15、s102自动编码器的目标是使得重构后的图像y尽可能接近原始图像x，所以进行最小化重构误差：
16、重构误差：；
17、其中，l表示的是损失函数，||.||表示的是l2范数；
18、s103使用梯度下降法进行优化，对权值矩阵和偏置项进行更新：
19、更新规则：；
20、其中，α是学习率，和是损失函数l关于权值矩阵和偏置的梯度。
21、进一步地，所述的步骤2利用生成对抗网络gan对自动编码后的紫外图像进行进一步优化具体过程如下：
22、生成器g，生成尽可能接近真实图像的假图像，数学公式为；
23、判别器d，区分真实图像和假图像，其对应数学公式为；
24、通过最小化公式所示的目标函数，来同时训练生成器和判别器：
25、；
26、式中，表示真实数据x来自数据的真实分布，表示输入噪声z来自噪声分布，e表示数学期望，g表示生成器，d表示判别器；v(d, g)是一个目标函数，v(d,g)的目标是让生成器生成的假图像尽可能地接近真实图像，以使判别器无法区分真假图像；
27、目标函数公式，表示判别器试图最大化自己识别真假数据的能力即max d，生成器则试图最小化判别器识别出生成数据的能力即 min g。
28、进一步地，所述的步骤3的具体实现步骤如下：
29、s301迁移预训练模型，设在普通光域图像上预训练好的深度学习模型的权重矩阵为w，偏置向量为b；将w和b迁移到生成对抗网络的生成器g，即将生成器g的权重矩阵和偏置向量初始化为w和b；
30、初始化公式如下：
31、；
32、；
33、s302优化生成器，在紫外图像上继续训练生成器g，优化其权重矩阵g.w和偏置项g.b；由于g已经被初始化为预训练模型，因此已经具有很好的特征提取能力，在紫外图像上进行微调即可；
34、优化公式如下：
35、；
36、；
37、其中，η是学习率，∇是梯度符号，loss是生成器g的损失函数。
38、进一步地，所述的步骤4具体如下：
39、s401定义强化学习环境，构建状态空间、动作空间和奖励函数；其中，状态是当前生成的紫外图像，动作是生成器g的某个行为，奖励函数通常与生成的紫外图像质量有关；
40、s402初始化生成器g的行动策略，采用随机策略；
41、s403生成器g根据当前策略选择一个动作，改变某个参数或采用某种新的生成策略；
42、s404执行所选择的动作，得到新的紫外图像，即达到新的状态；
43、s405根据新的状态，计算奖励，即评估新生成的紫外图像的质量；
44、s406根据奖励更新生成器g的行动策略，使用q-learning强化学习算法；
45、s407重复s403到s406，直到满足终止条件，条件为生成的紫外图像质量已经达到预设的标准。
46、进一步地，所述的学习率α为0.01。
47、进一步地，所述的真实数据x和噪声z的分布为均匀分布，范围在[-1, 1]。
48、进一步地，所述的预训练模型的权重矩阵和偏置向量为在普通光域图像上训练得到的结果。
49、进一步地，所述的终止条件为生成的紫外图像质量的ssim结构相似性指标值达到0.95以上
50、本专利技术有益效果：
51、本专利技术通过运用自动编码器、生成对抗网络、迁移学习以及强化学习等多种先进的ai技术，进行深度学习和优化，有效提升了紫外像增强器的图像质量。自动编码器能够有效降低图像噪声并提取紫外图像特征；生成对抗网络则能进一步优化自动编码后的图像，其内部竞争机制能够提升模型生成紫外图像的能力；引入迁移学习的思想，使得在普通光域图像上预训练的深度学习模型迁移到生成对抗网络中，进一步提升图像生成质量；最后，通过强化学习方法优化图像生成策略，使ai模型能与环境互动，自我学习和优化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的方法包括:
2.根据权利要求1所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤1详细实现过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤2利用生成对抗网络GAN对自动编码后的紫外图像进行进一步优化具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤3的具体实现步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤4具体如下：
6.根据权利要求2所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的学习率α为0.01。
7.根据权利要求3所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的真实数据x和噪声z的分布为均匀分布，范围在[-1, 1]。
8.根据权利要求4所述的一
9.根据权利要求5所述的一种通过AI算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的终止条件为生成的紫外图像质量的SSIM结构相似性指标值达到0.95以上。
...【技术特征摘要】
1.一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的方法包括:
2.根据权利要求1所述的一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤1详细实现过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤2利用生成对抗网络gan对自动编码后的紫外图像进行进一步优化具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤3的具体实现步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种通过ai算法控制提高紫外像增强器图像质量的方法，其特征在于：所述的步骤4具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜月，胡雷，张志强，
申请(专利权)人：四川辰宇微视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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