一种面向煤矿井下监控场景的低质图像重建方法

专利概览

申请人

西安科技大学

发明人

刘晓佩; 张蕊雰; 田丰; 王东嘉; 张小红; 毛昕蓉; 周远国; 夏猛

申请号

CN202611002542.1

公开号

CN122510116A

申请日

2026-07-07

公开日

2026-08-04

主分类号

G06V10/80

IPC

G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/045;G06T5/60;G06V10/52;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/0895;G06N3/084;G06N3/0455;G06V20/52

代理机构

西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257

代理人

魏世平

摘要

本发明属于图像处理领域，本发明公开了一种面向煤矿井下监控场景的低质图像重建方法，获取实际煤矿井下监控的低质图像，并将其输入训练好的学生网络得到重建图像；其中，对学生网络进行训练的方法为：计算质量评分最高的候选图像和质量评分最低的候选图像之间的对比损失，以及计算学生网络编码器输出的多尺度特征与教师网络编码器输出的多尺度蒸馏参考特征之间的对齐损失来训练学生网络；蒸馏参考特征是通过教师网络编码器对低质图像做多尺度特征提取并融合得到；本发明在缺少清晰真值图像的井下场景中，将无参考质量评价由外部评价指标转化为可参与网络训练的排序约束信号，从而为学生网络提供稳定的自监督优化方向。