CanopyGAN：一种基于小波增强技术的GAN模型，用于修复飞机座舱盖图像的失真问题

《DNA Repair》：CanopyGAN: A Wavelet-Enhanced GAN for image distortion correction in aircraft canopy

通过引入CanopyGAN模型，结合改进的U-Net架构和Wavelet-Enhanced Attention Block（WEAB）模块，有效解决了飞机机罩曲面的光学畸变问题。提出首个真实世界 curved glass成像数据集（1000对图像），实验表明该模型在PSNR（29.5118 dB）、SSIM（0.9107）指标上显著优于传统TPS方法和先进深度学习模型，RMSE分别降低至0.05和0.06像素，且WEAB模块贡献了约1.1 dB的PSNR提升。

　　在航空领域，飞行员通过飞机座舱的曲面开口进行观察时，常常会遇到由光学畸变和折射效应引起的视觉偏差。这种现象被称为“座舱畸变”，它会导致物体的显示位置与实际位置之间出现不一致，从而影响目标定位精度和飞行员的情境感知能力。针对这一问题，研究者们提出了多种解决方案，其中一种基于深度学习的创新方法——CanopyGAN，展现出了显著的潜力。CanopyGAN通过高效的、无需标注的训练方式，有效缓解了座舱曲面带来的视觉干扰，其设计融合了生成对抗网络（GAN）的结构，同时引入了改进的网络组件以增强图像校正效果。

CanopyGAN的核心结构包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器采用了改进的U-Net架构，并结合了一种名为Wavelet-Enhanced Attention Block（WEAB）的模块，该模块通过波形变换和注意力机制的结合，增强了模型对图像特征的提取和处理能力。在传统U-Net中，图像特征可能会在下采样过程中丢失部分细节信息，而WEAB模块通过引入多尺度的波形分析，能够更有效地保留图像的语义信息和细微结构，从而提升图像校正的准确性。判别器则经过优化，以更好地区分校正后的图像与原始图像，这有助于提高模型的整体表现。

WEAB模块的设计灵感来源于Dual Attention Unit（DAU）的改进版本，它在处理图像时，首先将输入图像划分为两个不同的路径：一个是标准域的特征提取，另一个则是波形域的处理。通过波形变换（如离散小波变换DWT），图像被分解为不同频率和方向的子带，包括低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量。这些子带特征随后通过DAU模块进行加权处理，再通过逆小波变换（IWT）重新组合，以生成更加精确的图像校正结果。这种设计不仅提升了模型对图像特征的捕捉能力，还有效减少了计算复杂性，使得模型能够在保持高精度的同时，具备更强的处理效率。

在判别器的设计中，研究者引入了一种名为Mix Block（MB）的模块，该模块由Multi-Scale Parallel Convolution Kernel（MPC）和Enhanced Parallel Attention（EPA）组成。MPC模块利用不同尺寸的卷积核，以捕捉更广泛的空间信息，从而提高模型对复杂畸变的识别能力。EPA模块则通过并行的注意力机制，包括像素级注意力和通道级注意力，进一步优化了模型的判别性能。这种组合使得判别器能够更全面地评估图像质量，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

在训练过程中，CanopyGAN采用了联合损失函数，结合了对抗损失和传统像素损失。对抗损失基于Wasserstein GAN with Gradient Penalty（WGAN-GP）方法，它通过计算生成图像与真实图像之间的Wasserstein距离，以更精确地衡量图像的分布差异。相比传统的GAN，WGAN-GP方法能够避免模式崩溃，并且提供更稳定的训练过程。同时，为了进一步提高图像校正的准确性，研究者还引入了传统像素损失（L1损失），该损失函数用于衡量生成图像与真实图像之间的像素级差异。通过这种联合损失函数的设计，CanopyGAN能够在保持图像视觉质量的同时，提高校正的精度。

为了验证CanopyGAN的有效性，研究者构建了一个基于真实世界曲面玻璃成像的创新数据集，该数据集包含1000对校正前和校正后的图像。这些图像通过特定的实验平台采集，确保了数据的真实性和多样性。通过这一数据集，研究者能够全面评估模型在不同深度和视角下的表现。实验结果显示，CanopyGAN在PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等关键指标上表现优异，分别达到了29.5118 dB和0.9107，远高于其他方法的性能。同时，在RMSE（均方根误差）指标上，CanopyGAN在x和y方向分别将误差降低至0.05和0.06像素，这比传统的Thin Plate Spline（TPS）方法（RMSE为0.91和5.93像素）以及最先进的深度学习模型（RMSE为0.11和0.13像素）有了显著提升。

在实际应用中，CanopyGAN的图像校正能力不仅适用于航空领域，还具有广泛的适用性。例如，在自动驾驶系统中，减少挡风玻璃引起的折射效应，有助于提高传感器的测量精度，从而提升车辆的导航和障碍物识别能力。在军事应用中，精准的座舱图像校正能够提高飞行员的瞄准精度和战场感知能力。此外，在高温环境下的平板成像、博物馆中玻璃保护的文物成像以及特殊容器中危险物质的可视化等方面，图像校正技术同样发挥着重要作用。

研究者还通过消融实验进一步验证了WEAB模块对模型性能的提升效果。实验结果表明，引入WEAB模块后，模型在PSNR和SSIM指标上分别提高了+1.096 dB和+0.009，这表明该模块在特征提取和处理方面具有显著优势。此外，消融实验还验证了MB模块的重要性，其移除后模型的PSNR和SSIM指标有所下降，说明该模块在提升判别器性能方面发挥了关键作用。

综上所述，CanopyGAN作为一种基于深度学习的图像校正模型，为解决飞机座舱曲面带来的视觉畸变问题提供了一种高效且实用的解决方案。通过引入WEAB模块和MB模块，该模型不仅在特征提取和判别能力上得到了显著提升，还在实际应用场景中展现出优越的性能。未来的研究可以进一步优化模型的结构，以适应更多类型的光学畸变，并拓展其在其他领域的应用。