1.传统图像与地震图像
在地震图像难得的基础上,是否可以考虑将它们两者进行无差别对待?
1.传统图像通常是RBG三色图,而地震图像通常是单通道的灰度图。 2.在此前建立的模型中,是采用单通道的输入、输出进行训练。
基于此想法,故直接使用RBG模型运用到单通道地震数据中。
2. 处理
对地震数据所对应的mat文件进行转换
from scipy.io import loadmat
import matplotlib.pyplot as plt
import imageio
data = loadmat('data_60.mat')
data = data['dataq']
data = data.T
imageio.imsave('1.png', data)
plt.imshow(data, cmap='gray')
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_ticks_position('top')
plt.show()

代码有个小小的warning
Lossy conversion from float64 to uint8. Range [-2.500926803650104, 2.666372196873106]. Convert image to uint8 prior to saving to suppress this warning.
貌似是数据格式在强制转换的时候丢失了一些精度。
如图,为一张合成地震数据图像:(
300
×
301
300\times301
300×301)  Rezised_pic:(
300
×
300
300 \times 300
300×300)  input_pic:(
150
×
150
150 \times 150
150×150) 
3.效果
3.1
for
2
×
\text{for} 2 \times
for2×
output_pic: 
psnr
≈
33.13
\approx 33.13
≈33.13
bicubic: 
psnr
≈
36.94
\approx 36.94
≈36.94
ground truth: 
output:  bicubic: 
单从psnr指标上来看,没有双三次插值好。但从肉眼上看,明显模型输出的图片线条感更强,更加锐化?
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