数字图像处理期末大实验1

实验目标： 本次实验的核心是利用深度学习模型DeepLab来处理水下图像的分割问题，具体而言，是研究光照条件对图像分割效果的影响。通过对比在明亮和昏暗光线环境下拍摄的水下阀门图像，评估模型在不同光照条件下的表现。 实验过程： 1. 环境配置： 在进行实验前，需要搭建合适的运行环境。这里选择了Tensorflow-gpu 1.4.0版本配合Python 3.5，并确保Cuda 8在Windows 10操作系统上正确安装和配置。这一步至关重要，因为Tensorflow-gpu是运行深度学习模型的必要库，而Cuda则为GPU加速提供了支持。 2. 准备数据集： 数据集包含两种光照条件下的水下阀门图像：明亮光条件和暗光条件。这两种条件下的图像差异明显，亮光下的阀门图像清晰，易于识别；而暗光下的阀门图像整体较暗，伴有激光线干扰，增加了模型训练的难度。数据集的划分应包括训练集、验证集和测试集，以便在训练过程中监控模型性能和防止过拟合。 3. 初次训练： 使用预训练的VGG16作为基础网络结构，其权重已经过ImageNet数据集的大规模预训练，有助于模型更快地收敛。选择Softmax交叉熵作为损失函数，使用SGD优化器，设置初始学习率为0.001，批量大小为2，开始训练模型。 4. 图像处理： 在训练之前，可能需要对原始图像进行预处理，例如归一化、裁剪或缩放，以适应模型输入的要求。同时，针对暗光条件下的图像，可能还需要额外的增强技术，如亮度调整、对比度提升，以改善图像质量并使模型能更好地识别特征。 5. 处理后再次进行训练： 对处理后的图像进行第二次训练，观察模型在经过图像处理后的性能提升。这一步可以进一步优化模型对光照变化的适应能力。 实验结果： 实验结果会展示模型在不同光照条件下的分割准确率，以及经过图像处理后是否提高了模型的表现。通过比较亮光和暗光条件下的结果，可以分析光照对模型性能的影响。 实验总结： 总结实验发现，探讨在不同光照条件下，深度学习模型对水下图像分割的适应性。此外，还需讨论预处理步骤的有效性，以及未来可能的改进方向，比如尝试更先进的模型结构、优化策略或其他数据增强技术。 附录： 附录中可能包含详细的代码实现、训练曲线、模型输出示例等，这些资料有助于深入理解实验过程和技术细节。