《電子技術應用》
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Raw格式巖心圖像超分辨率重建
2020年信息技術與網絡安全第10期
黃帥坤,陳洪剛,卿粼波,郝傳銘
四川大學 電子信息學院,四川 成都610065
摘要: 在巖心面陣相機開發中,可以使用基于學習的超分辨率技術來提升巖心圖像的分辨率。針對現有超分辨率技術在重建巖心圖像時存在的細節模糊或色彩偏差等問題,提出了一種基于深度卷積神經網絡的Raw格式巖心圖像超分辨率重建算法。首先,模擬相機圖像處理器的線性處理部分合成線性圖像數據集;然后,通過一個雙層卷積神經網絡,分別訓練高低分辨率圖像之間的紋理、色彩映射關系;最后,用重建出的線性高分辨率圖像模擬相機圖像處理器的非線性處理部分,獲得紋理清晰且色彩逼真的巖心重建圖像。實驗結果表明,本文提出的重建算法提升了巖心圖像的重建效果。
中圖分類號: TP391.41;TP183
文獻標識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.10.001
引用格式: 黃帥坤,陳洪剛,卿粼波,等. Raw格式巖心圖像超分辨率重建[J].信息技術與網絡安全,2020,39(10):1-6.
Super-resolution reconstruction of Raw core image
Huang Shuaikun,Chen Honggang,Qing Linbo,Hao Chuanming
College of Electronics and Information Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China
Abstract: In the development of core array camera, the learning based super resolution technology can be used to improve the resolution of core image. In order to solve the problems of detail blur or color deviation in the reconstruction of core images by existing super-resolution technologies, this paper proposes a Raw core image super-resolution reconstruction algorithm based on deep convolutional neural network. Firstly, the linear processing part of the analog camera image processor synthesizes the linear image data set. Then, a two-layer convolutional neural network is used to train the texture and color mapping relationship between high and low resolution images. Finally, the reconstructed linear high-resolution image simulates the nonlinear processing part of the camera image processor to obtain the core reconstruction image with clear texture and realistic color. Experimental results show that the reconstruction algorithm proposed in this paper improves the reconstruction effect of core images.
Key words : Raw image;linear image;surper resolution reconstruction;convolutional neural network

0 引言

    在地質勘探開發中,通過研究鉆取的巖心能獲得重要的地質信息,高清的巖心圖像更有利于研究人員進行分析。基于線陣相機的掃描儀,采集的圖像分辨率較高,但掃描存在不穩定、成像時間長的問題[1]。而基于面陣相機的掃描儀,通過一次成像,能大大減少巖心圖像的采集時間;但為了使同樣大小的巖心進入視野,采集的圖像分辨率會有所下降。因此,如何提升巖心圖像分辨率,從而達到后續的分析要求,具有重要的研究意義。




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作者信息:

黃帥坤,陳洪剛,卿粼波,郝傳銘

(四川大學 電子信息學院,四川 成都610065)

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