Online available: 2025-11-21
针对现场灰尘足迹与彩色压力足迹的多模态转化问题,提出一种基于改进Pix2Pix网络的足迹转化算法。首先,在生成器跳跃连接处加入注意力模块,抑制灰尘足迹背景噪声、光照噪声等对足迹转化的干扰,并在生成器最内层加入残差连接,增强足迹关键特征的传递;其次,构建加权融合判别器,通过融合PatchGAN与PixelGAN的双重判别机制,实现对生成足迹图像与目标彩色压力足迹图像的局部纹理判别及像素一致性判别;然后,设计包含最小二乘损失(least squares GAN loss, LSGAN)、感知损失(perceptual loss, Perc)和L1损失的多任务加权损失函数,其中对抗损失权重λGAN=1、感知损失权重λP=10、L1损失权重λ
L1=100;最后,将改进Pix2Pix网络在训练集与测试集上进行定性与定量分析。实验结果显示:改进Pix2Pix网络相比基准网络,生成足迹图像轮廓更完整、纹理更清晰,视觉一致性更强;在结构相似性(structural similarity index measure, SSIM)、余弦相似度(cosine similarity,cosSim)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)指标上分别提升12.7%、19.3%、
10.8%,能够高效实现灰尘足迹与彩色压力足迹的相互转化。