本發(fā)明涉及圖片數(shù)據(jù)采集，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的多視角圖片數(shù)據(jù)采集方法。

背景技術(shù)：

1、在計算機視覺領(lǐng)域，圖像采集與處理技術(shù)的快速發(fā)展，使得多視角圖像數(shù)據(jù)的采集成為了一個至關(guān)重要的研究方向。傳統(tǒng)的多視角圖像采集技術(shù)主要依賴于通過多個靜態(tài)攝像頭或圖像采集設(shè)備，在不同視角下捕捉場景的圖像信息。通過從多個視角采集的圖像，結(jié)合計算機視覺中的圖像重建技術(shù)，可以生成三維圖像、模型或場景，廣泛應(yīng)用于3d重建、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、機器人導(dǎo)航、自動駕駛、醫(yī)學(xué)影像等多個領(lǐng)域。然而，現(xiàn)有技術(shù)在多視角圖像采集、圖像重建及其優(yōu)化方面仍然存在一些局限性，亟待改進。

2、目前，傳統(tǒng)的多視角圖像數(shù)據(jù)采集方法多通過相機陣列或手動設(shè)置攝像頭位置的方式進行圖像數(shù)據(jù)的捕獲。這些方法通常依賴人工設(shè)置采集設(shè)備的位置和視角，導(dǎo)致采集過程繁瑣且不易優(yōu)化。此外，攝像頭的角度、焦距等參數(shù)往往是靜態(tài)設(shè)定，缺乏智能化的調(diào)整和優(yōu)化手段。在多視角圖像的預(yù)處理方面，現(xiàn)有技術(shù)大多依賴于傳統(tǒng)的圖像去噪、幾何校正和顏色標(biāo)準(zhǔn)化方法，雖然這些方法可以在一定程度上提高圖像質(zhì)量，但它們往往無法對圖像中的深層次特征進行全面的提取和優(yōu)化。特別是對于復(fù)雜場景中的多視角圖像，現(xiàn)有的預(yù)處理方法往往存在信息丟失和細節(jié)保留不足的問題，無法最大化地提取圖像中的關(guān)鍵信息。

3、在圖像特征提取方面，現(xiàn)有的技術(shù)大多依賴于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征學(xué)習(xí)。雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)中取得了顯著的成績，但在多視角圖像的數(shù)據(jù)處理中，傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一定的局限性。特別是在多視角圖像的特征提取過程中，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往不能有效地處理不同視角之間的圖像差異，導(dǎo)致提取出的特征信息不完整，無法準(zhǔn)確捕捉到多視角圖像中的空間關(guān)系和深度信息。此外，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常缺乏自適應(yīng)的特征選擇機制，容易忽略圖像中某些重要區(qū)域的細節(jié)，無法滿足對高精度圖像重建的需求。

4、為了解決這些問題，近年來，基于深度學(xué)習(xí)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于圖像重建和生成任務(wù)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，可以在無監(jiān)督的條件下生成高質(zhì)量的圖像。然而，現(xiàn)有的生成對抗網(wǎng)絡(luò)在處理多視角圖像時，往往無法有效融合來自不同視角的圖像特征，導(dǎo)致重建效果不佳。特別是在多視角圖像的三維重建過程中，傳統(tǒng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)通常缺乏空間信息的處理能力，導(dǎo)致生成的圖像在空間結(jié)構(gòu)上存在明顯的失真。因此，如何有效結(jié)合多視角圖像的特征信息，優(yōu)化圖像重建過程，仍然是一個技術(shù)難點。

5、此外，現(xiàn)有的圖像重建方法往往在生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中依賴大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，且訓(xùn)練時間較長，計算資源消耗大。傳統(tǒng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型需要在生成器和判別器之間進行大量的對抗訓(xùn)練，這一過程通常會導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定和收斂困難。而且，由于訓(xùn)練過程中缺乏有效的監(jiān)督信號，網(wǎng)絡(luò)可能會出現(xiàn)模式崩潰等問題，從而影響圖像生成質(zhì)量和多視角圖像重建的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多視角圖片數(shù)據(jù)采集方法，本發(fā)明通過改進的resnet34網(wǎng)絡(luò)對多視角圖像進行特征提取，并利用注意力機制對特征進行加權(quán)，優(yōu)化了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在多視角圖像處理中存在的特征選擇和圖像細節(jié)捕捉不足的問題，將改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像重建中，利用優(yōu)化的生成器和判別器結(jié)構(gòu)，生成圖像，并通過訓(xùn)練過程中的反饋機制，優(yōu)化圖像的細節(jié)和空間結(jié)構(gòu)。

2、根據(jù)本發(fā)明實施例的一種基于深度學(xué)習(xí)的多視角圖片數(shù)據(jù)采集方法，包括如下步驟：

3、s1、通過圖片采集設(shè)備從不同視角同時采集圖片數(shù)據(jù),生成多視角原始圖片；

4、s2、對采集到的多視角原始圖片進行預(yù)處理；

5、s3、利用改進resnet34網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理后的圖片進行特征提取，并通過注意力機制優(yōu)化特征提取過程，生成不同視角圖片的特征圖；

6、s4、將不同視角圖片的特征圖進行多層次融合，并引入圖片空間信息，生成多視角圖片的綜合特征；

7、s5、基于多視角圖片的綜合特征利用改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行圖片重建，輸出最終處理后的圖片數(shù)據(jù)，完成圖片數(shù)據(jù)采集。

8、可選的，所述預(yù)處理包括去噪、幾何校正、顏色標(biāo)準(zhǔn)化和圖片對齊。

9、可選的，所述s3具體包括：

10、s31、構(gòu)建改進resnet34網(wǎng)絡(luò)，所述改進resnet34網(wǎng)絡(luò)包括：

11、輸入層，輸入經(jīng)過預(yù)處理的圖片數(shù)據(jù)；

12、卷積層，在多個尺度上對輸入圖片數(shù)據(jù)進行多尺度特征提取，捕捉圖片數(shù)據(jù)的局部特征和全局特征，所述卷積層使用的卷積核大小為7×7和3×3；

13、批量歸一化層，對每一層的輸出進行歸一化；

14、激活函數(shù)層，將卷積層的輸出通過relu激活函數(shù)進行非線性激活；

15、殘差塊，通過跳躍連接將輸入直接添加到輸出層，保持信息流暢通，所述改進resnet34網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)resnet34網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，在殘差塊里面引入了可變權(quán)重的殘差連接；

16、池化層，在卷積后應(yīng)用最大池化，選擇每個2×2窗口中的最大值，減小特征圖的尺寸；

17、全連接層，通過對前面層的輸出進行加權(quán)求和并應(yīng)用激活函數(shù)，最終將特征映射到目標(biāo)輸出空間；

18、輸出層，生成改進resnet34網(wǎng)絡(luò)的最終結(jié)果；

19、s32、將經(jīng)過預(yù)處理的圖片輸入到改進resnet34網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，所述改進resnet34網(wǎng)絡(luò)的每個殘差塊包含兩層卷積層，每層卷積后跟隨批量歸一化和relu激活函數(shù)，經(jīng)過卷積操作得到輸出，將輸出通過加法操作與輸入進行融合：

20、；

21、；

22、其中，表示通過改進resnet34網(wǎng)絡(luò)提取到的第k個特征圖，表示第k個卷積核的權(quán)重，表示第k個偏置項，表示輸入圖片，(i,j)表示圖片中每個位置的像素坐標(biāo)，m和n表示卷積核的大小，表示卷積層提取的特征圖，表示自適應(yīng)參數(shù)；

23、s33、基于注意力機制，通過全連接層對每個特征圖生成注意力權(quán)重向量，并對特征圖進行加權(quán)，增強特征圖中的關(guān)鍵信息，生成不同視角圖片的特征圖，所述注意力機制通過自適應(yīng)的方式選擇圖片區(qū)域的關(guān)注程度：

24、；

25、；

26、其中，表示第k個特征圖的注意力權(quán)重向量，σ表示激活函數(shù)，表示全連接層的權(quán)重，表示全連接層的偏置，γ表示自適應(yīng)加權(quán)系數(shù)，表示加權(quán)后的特征圖。

27、可選的，所述s4具體包括：

28、s41、將不同視角圖片的特征圖進行融合：

29、；

30、其中，表示融合后的特征，表示視角對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，通過訓(xùn)練過程得到，n表示視角的個數(shù)；

31、s42、通過加入空間信息提高圖片特征對空間結(jié)構(gòu)的感知能力，在特征融合后，將空間信息與融合后的特征進行特征連接操作，得到融合空間信息的空間特征：

32、;

33、其中，表示融合空間信息的空間特征，表示特征連接操作，s(x,y)表示圖片每個像素的空間位置信息；

34、s43、結(jié)合多視角圖片信息、改進注意力機制和空間信息，最終生成多視角圖片的綜合特征：

35、;

36、其中，表示多視角圖片的綜合特征，表示融合空間信息的空間特征。

37、可選的，所述s5具體包括：

38、s51、構(gòu)建改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)，所述改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)包括：

39、卷積層，從多視角圖片的綜合特征中提取局部圖片特征，捕獲低級圖片信息，將輸入的高維特征映射到低維的特征圖；

40、批歸一化層，對中間層輸出進行歸一化；

41、注意力機制層，對圖片中的關(guān)鍵區(qū)域進行加權(quán)處理；

42、解碼層，將卷積層和注意力機制層優(yōu)化的特征映射回高維圖片空間，解碼層通過反卷積操作將特征圖恢復(fù)為最終生成的圖片，并通過上采樣和轉(zhuǎn)置卷積生成圖片；

43、生成器輸出層，輸出生成的圖片；

44、判別器，負責(zé)判定生成器生成的圖片是否接近真實圖片，對比真實圖片與生成圖片之間的差異，輸出真假評分；

45、s52、接收多視角圖片的綜合特征，將多視角圖片的綜合特征輸入至改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)的卷積層：

46、;

47、其中，表示第層的輸出特征圖，表示第層卷積核的權(quán)重矩陣，表示第層卷積的偏置向量，表示第層的輸出特征圖，當(dāng)時，即表示輸入的多視角圖片的綜合特征，conv2d表示二維卷積計算操作，表示輸入的多視角圖片的綜合特征；

48、s53、基于輸出特征圖生成查詢矩陣和鍵矩陣：

49、；

50、其中，q表示查詢矩陣，k表示鍵矩陣，表示第層的輸出特征圖，和表示權(quán)重矩陣；

51、s54、通過計算查詢矩陣與鍵矩陣的點積，得到注意力權(quán)重矩陣，進行歸一化處理，將注意力權(quán)重矩陣a與輸入特征圖結(jié)合，得到加權(quán)的輸出特征圖：

52、；

53、；

54、其中，a表示注意力權(quán)重矩陣，表示鍵矩陣的轉(zhuǎn)置，d表示查詢和鍵的維度，softmax表示歸一化，表示加權(quán)的輸出特征圖，v表示值矩陣，表示值矩陣的權(quán)重矩陣；

55、s55、通過解碼層將從注意力機制得到的特征圖解碼為圖片輸出，所述解碼層采用上采樣和卷積操作，包括兩個階段：

56、第一階段，利用反卷積層對輸入的特征圖進行上采樣，恢復(fù)圖片的空間尺寸：

57、；

58、其中，表示恢復(fù)的圖片，deconv表示反卷積操作，和分別表示反卷積的權(quán)重矩陣和偏置項；

59、第二階段，通過激活函數(shù)對恢復(fù)的圖片進行處理，輸出解碼后的圖片：

60、；

61、其中，y表示處理后的圖片，tanh表示非線性激活函數(shù)；

62、s56、將解碼后的圖片輸入到判別器中，所述判別器包括卷積層、激活函數(shù)和全連接層，所述判別器的輸出是一個介于0和1之間的值：

63、;

64、其中，d(x)表示判別器的輸出；

65、s57、使用交叉熵損失構(gòu)建判別器的損失函數(shù)：

66、；

67、其中，d(x)表示判別器對真實圖片的輸出，d(y)表示判別器對生成圖片的輸出，x表示真實圖片，y表示生成圖片，表示數(shù)據(jù)分布，表示生成分布，表示數(shù)據(jù)分布的期望，表示生成分布的期望，表示判別器的損失函數(shù)；

68、s58、使用反向傳播和梯度下降更新生成器和判別器的參數(shù)，最小化真實圖片與生成圖片之間的差異，最終輸出生成的圖片數(shù)據(jù)。

69、本發(fā)明的有益效果是：

70、首先，在特征提取和融合過程中，本發(fā)明通過引入改進的resnet34網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合注意力機制優(yōu)化特征提取過程，有效克服了傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多視角圖像處理中存在的不足，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常在特征提取時對不同視角之間的差異捕捉不完全，導(dǎo)致圖像特征的表達不夠全面，而通過改進的resnet34網(wǎng)絡(luò)，在每個殘差塊中引入可變權(quán)重的殘差連接，并結(jié)合注意力機制對關(guān)鍵區(qū)域進行加權(quán)，使得不同視角圖像的特征能夠得到更加精確的提取和融合。該方法不僅提高了特征提取的精度，還優(yōu)化了多視角圖像的空間信息感知能力，有效提升了圖像重建的質(zhì)量。

71、其次，在圖像重建階段，本發(fā)明通過采用改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行圖像三維重建，相較于傳統(tǒng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)方法，具有更高的穩(wěn)定性和更強的圖像生成能力。現(xiàn)有的gan模型在圖像生成過程中，往往由于訓(xùn)練不穩(wěn)定或模式崩潰問題，導(dǎo)致生成的圖像質(zhì)量不穩(wěn)定，甚至出現(xiàn)明顯的失真。通過改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，結(jié)合多視角圖像的綜合特征進行訓(xùn)練，能夠有效提高生成圖像的質(zhì)量和細節(jié)，確保最終輸出的圖像更為真實、清晰。此外，優(yōu)化后的生成器通過上采樣和轉(zhuǎn)置卷積等操作，將多視角圖像的特征圖映射回高維空間，并通過判別器的對抗訓(xùn)練進一步提升圖像的細節(jié)表現(xiàn)，使得圖像生成更加精細且符合實際需求。

72、最后，本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化圖像特征提取和重建過程，在提高圖像質(zhì)量的同時，大幅度降低了人工干預(yù)的需求，整個過程不僅提升了圖像采集的精度與效率，還增強了圖像數(shù)據(jù)的可靠性和多樣性，使得生成的圖像更加全面、準(zhǔn)確地反映實際場景。