中文摘要: 传感图像采集因曝光而损失图像特征，导致特征错误挖掘率高和精准率召回率(Precision-Recall，PR)，曲线表现较差，针对该问题，提出一种新的传感图像特征快速挖掘算法。该方法将参数化修正线性单元函数作为激活函数，融合修补图和输入图像，并在训练阶段使用 L1 损失函数和结构相似性指数( Structual Similarity Index，SSIM)损失函数约束图像，采用 softmax回归挖掘图像特征，构建卷积神经网络传感图像特征挖掘结构，在训练过程中，使用自适应梯度更新结构参数，设计挖掘步骤，实现传感图像特征快速挖掘。实验结果表明，设计的卷积神经网络图像特征挖掘方法的 PSNR 值较高、SSIM 值接近 1，错误挖掘率为 1.0%，PR 曲线最接近右上角，面积最大，并且图像视觉效果更好，特征挖掘时间最高仅为 1.3s，实现了快速挖掘。