【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质。
技术介绍
1、隧道作为重要的地下交通工程，长期处于复杂环境因素的影响下。在临近围岩土压力、地下水侵入以及运营荷载等多种因素的共同作用下，隧道难免会出现各种病害。常见的病害包括裂缝、衬砌脱落和渗漏水等外观病害。以渗漏水为例，不仅会对隧道整体结构造成严重侵蚀，还可能导致隧道内部积水，进而影响隧道的正常运营。因此，及时发现并处理隧道病害，对保障隧道安全和运营效率至关重要。
2、现有隧道病害检测主要包括人工巡检和算法检测，人工巡检在效率上过低，随着高性能摄像头和计算处理单元等硬件设备成本的不断降低，人们将深度学习算法嵌入移动设备，如检测无人机或检测车，用于病害检测，这些设备通过搭载的高清摄像头采集病害数据，再利用内部的计算单元和深度学习算法进行分析与检测。
3、现有的算法检测主要是使用无人机或检测车采集隧道病害图像，由于设备移动速度过快或者移动过程中由于不平地面或空气扰动下产生震动或晃动，导致采集的隧道病害图像出现了运动模糊。此外，隧道内部光线昏暗...
【技术保护点】
1.一种隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述傅里叶卷积包括局部分支结构和全局分支结构；
3.根据权利要求2所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述快速通道混洗网络包括至少三组连续设置的基本单元和下采样单元，用于对输入的特征进行提取和融合，并至少输出五个不同尺寸的特征层。
4.根据权利要求3所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述基本单元将输入特征图在通道维度平均分成第一左分支和第一右分支，第一左分支不作处理进行同等映射，第一右分支包括依次连接...
【技术特征摘要】
1.一种隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述傅里叶卷积包括局部分支结构和全局分支结构；
3.根据权利要求2所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述快速通道混洗网络包括至少三组连续设置的基本单元和下采样单元，用于对输入的特征进行提取和融合，并至少输出五个不同尺寸的特征层。
4.根据权利要求3所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述基本单元将输入特征图在通道维度平均分成第一左分支和第一右分支，第一左分支不作处理进行同等映射，第一右分支包括依次连接的1×1傅里叶卷积、3×3深度可分离卷积以及1×1傅里叶卷积，利用连接操作将第一左分支和第一右分支的输出特征图连接起来，得到连接结果，对连接结果进行通道混洗，完成两个分支之间的信息交流。
5.根据权利要求4所述的隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，所述下采样单元将输入特征图在通道维度平均分成第二左分支和第二右分支，第二左分支包括卷积核大小为3×3深度可分离卷积以及1×1傅...
【专利技术属性】
技术研发人员：周中，李世帅，周诗荣，李洪昌，李振潇，卢王豪，王书诺，隋玉超，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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