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题名OLED屏下RGB图像优化算法
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作者
葛晨阳
李慧
虎天亮
周艳辉
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机构
西安交通大学人工智能学院
视觉信息与应用国家工程研究中心
西安交通大学信息与通信工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
2024年第3期12-20,共9页
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基金
国家自然科学基金仪器课题(61627811)
陕西省自然科学基金(2021JZ-04)。
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文摘
全面屏的流行对智能手机前置摄像头提出了屏下高质量拍摄的要求。目前用于屏下拍摄方案的有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)透明屏存在光衍射、折射等现象,导致拍摄的RGB图像易产生模糊和细节丢失等问题。针对上述问题,提出了一种OLED屏下RGB图像优化算法。针对目前屏下RGB图像优化数据集较少的问题,设计实现了一种基于智能手机的OLED透明屏屏下图像数据采集装置,采集并制作了由10000多组典型场景构成的屏下图像数据集。其次,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)的屏下RGB图像优化算法,其中生成器采用残差网络学习屏下图像细节信息,所设计的感知损失函数是颜色损失、对抗损失和内容损失三者的结合。实验结果表明,基于主观视觉和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)等定量评价指标,本文算法在自建数据集上的图像优化效果优于当前的DPED等方法的效果。
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关键词
OLED透明屏
图像优化
屏下RGB图像
生成对抗网络
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Keywords
OLED transparent screen
image restoration
under-screen RGB image
generative adversarial network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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