公开(公告)号：CN117745591A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311781471.6

申请日：2023-12-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 罗瑜 ,  何中海 ,  缪俊敏 ,  甘涛 ,  练祝铭

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于图像视觉和图像增强技术领域，具体提供一种融合生成对抗网络与不确定性的图像质量增强方法，用以提高图像数据质量，进而提高图像数据对预测结果的可信度。本发明在生成对抗网络(GAN网络)中引入不确定性估计，将GAN网络与信息论、主观逻辑等理论相结合，通过在判别器中使用深度证据网络输出图像所属类别的证据，估计GAN网络输出的空度、不协调度、偶然不确定性和认知不确定性，并在生成器的目标函数中引入消除不确定性项，促使生成器的目标朝着消除预测不确定性的方向演化，最终使得GAN网络的训练具备信息论可解释性的同时，提高图像增强的可信度。