[發(fā)明專利]一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910633686.0
• 申請(qǐng)日: 2019-07-15
• 公開（公告）號(hào): CN110490816B
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王興梅;孫衛(wèi)琦;趙一旭;劉安華;孟稼祥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G10L21/0208
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法，其特征在于，具體的實(shí)現(xiàn)步驟為：

步驟1.模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)集，利用已知的純凈光學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行高強(qiáng)度乘性散斑噪聲污染模擬水下圖像數(shù)據(jù)集，利用已知的純凈音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行高強(qiáng)度加性高斯白噪聲污染模擬水下音頻數(shù)據(jù)集；

步驟2.對(duì)異構(gòu)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)異構(gòu)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行im2col方法采樣，將采樣結(jié)果進(jìn)行歸一化處理；

步驟3.提取模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)中的過完備稀疏特征和水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)深層特征，構(gòu)建SCSDA模型；

步驟4.完成SCSDA模型的水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪處理，將水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，利用SCSDA模型對(duì)其進(jìn)行降噪處理得到降噪結(jié)果向量；對(duì)降噪結(jié)果向量進(jìn)行反歸一化處理及col2im方法處理，得到降噪處理后的水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法，其特征在于，所述步驟3的具體過程為：

步驟3.1.以3層SDA堆疊構(gòu)成SSDA網(wǎng)絡(luò)，提取模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)中的過完備稀疏特征；

步驟3.2.將SSDA網(wǎng)絡(luò)最后一層編碼層的輸出結(jié)果作為CNN的輸入，以1層輸入層，2層二維卷積層，2層最大池化層以及1層全連接層構(gòu)成CNN，提取模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)深層特征；

步驟3.3.采用級(jí)聯(lián)微調(diào)的方式進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，構(gòu)建SCSDA模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法，其特征在于，所述步驟3.1的SSDA網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程為：

其中L(·)表示損失函數(shù)，θ^(l)＝{w^(l),b^(l),w′^(l),b′^(l)}，w^(l)為第l層SSDA編碼層權(quán)重、b^(l)為第l層SSDA編碼層偏置、w′^(l)為第l層SSDA解碼層權(quán)重、b′^(l)為第l層SSDA解碼層偏置，表示第l層SSDA編碼層的隱層，表示第l層SSDA編碼層隱層的重建結(jié)果，ρ是稀疏性參數(shù)，表示隱層上第j號(hào)神經(jīng)元的所對(duì)應(yīng)的平均激活值，表示第l層隱層的相對(duì)熵，β和λ為約束權(quán)重項(xiàng)；SSDA網(wǎng)絡(luò)以逐步貪婪訓(xùn)練方法逐層訓(xùn)練，得到SSDA網(wǎng)絡(luò)最后一層編碼層提取模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)中的過完備稀疏特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法，其特征在于：所述步驟3.2中將SSDA網(wǎng)絡(luò)輸出的過完備稀疏特征輸入至CNN，CNN中卷積操作提取模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)深層特征的過程為是第c層卷積層的第i個(gè)特征向量，k_ij是二維卷積核，*是卷積操作，γ_j表示偏置項(xiàng)，表示激活函數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法，其特征在于：所述步驟3.2中采用最大池化操作對(duì)模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行深層特征映射，降維并進(jìn)一步提取深層特征，具體最大池化操作為是第c層卷積層的第i個(gè)特征向量的第j個(gè)值，m、n為對(duì)應(yīng)的池化核覆蓋的區(qū)域。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)降噪方法，其特征在于：所述步驟3.2中使用全連接層重建模擬水下異構(gòu)信息數(shù)據(jù)，具體過程為：

w_f為全連接層的權(quán)重、b_f為全連接層的偏置，h_f表示最后一層池化層的輸出，y表示純凈異構(gòu)信息數(shù)據(jù)向量。