29、工业互联网中基于深度学习的先进图像处理技术

工业互联网中基于深度学习的先进图像处理技术

1. 设备运行与数据传输

在现代工业场景中，设备借助预警功能和自动处理功能，极大地提升了运行安全性，同时工作效率也得到显著提高。设备能够与服务器进行通信，通过网络将自身的实时状态传输给服务器，服务器会把这些设备状态数据存储在数据库里。后续，通过访问数据库中的数据，就能获取设备的历史信息。

2. 基于深度学习的图像处理技术

深度学习作为机器学习的重要分支，可通过无监督学习直接从原始图像中获取多级图像特征信息。它利用多个非线性变换框架，模拟数据中多级特征的表示。目前，基于无监督学习的空间自适应图像平滑算法已成功应用于一系列视觉应用，如图像细节增强、纹理去除和图像处理等。

2.1 图像平滑算法

图像平滑的目的是减少不重要图像细节的干扰，保持图像结构主体的清晰和完整。其能量函数可表示为：
[E = E_d + \lambda_f E_f + \lambda_g E_e]
其中，(E_d) 代表数据项，衡量输出图像与输入图像之间的颜色差异；(E_f) 是平滑项，用于控制图像的平滑程度；(E_e) 表示图像的边缘保留项；(\lambda_f) 和 (\lambda_g) 是平衡权重。

数据项在 RGB 颜色空间中的表达式为：
[E_d = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left\lVert T_i - I_i \right\rVert_2^2]
其中，(N) 是像素总数，(i) 是像素索引。

在图像平滑过程中，为保留重要的边缘信息，定义图像的边缘响应形式为图像局部梯度幅度之和：
[E_i