[人工智能]20220309讨论

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')
# print(data)
# print(data.keys()) // dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'dataq'])


data = data['dataq']
data = data.T

# print(data.shape) // (301,300)

# print(data.dtype) // float64

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：（$300\times 301$)

Rezised_pic:（$300\times 300$）

input_pic：($150\times 150$)

3.效果

3.1 $\text{for}2\times$

output_pic:

psnr $\approx 33.13$

bicubic:

psnr $\approx 36.94$

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？