net网络模型包括编码部分和解码部分,编码部分用于获取上下文信息,解码部分用于输出预测图;使用训练集对u ‑ net网络模型进行训练; 12.s5、模型测试:采用训练完成的u ‑ net网络模型对测试集中的图像进行去噪处理和去模糊处理,并对相关参数进行微调。 13.进一步的,所述s2中,构建训练集包括: 14.s21、将原始数据集...
一种基于改进U-Net模型的去图像运动模糊方法 (57)摘要 本发明涉及图像去运动模糊技术领域,具体涉及一种基于改进U‑Net模型的去图像运动模糊方法,所述改进U‑Net模型由深度可分离卷积、深度可分离残差卷积、哈尔小波变换、哈尔小波逆变换、密集多接受域通道模块组成,网络中的卷积核为3×3,激活函数为Leaky ReLU。使...
1.一种基于非对称u-net网络的动态场景盲去模糊方法,其特征在于,包括:获取待去模糊的模糊图像,将模糊图像输入到训练好的基于非对称u-net网络的动态场景盲去模糊模型中,得到清晰的图像;基于非对称u-net网络的动态场景盲去模糊模型的训练过程包括:s1:获取模糊图像并将其输入到编码器模块中,得到第一特征图;s2:采用模...
1.一种基于双域U‑net判别器的生成对抗低剂量CT去噪方法,其特征在于,以U‑Net判别器替代GAN框架中的鉴别器,来学习正常剂量图像和生成图像在图像域和生成域之间的全局和局部差异;该U‑Net判别器通过U‑Net的全局输出向去噪网络提供逐像素反馈,通过中间层在语义层面使去噪网络关注全局结构;除了图像域中的对抗训...
本发明公开了一种基于改进U‑Net模型的医学图像分割方法,属于医学图像分割技术领域,包括以下步骤:数据集预处理;搭建分割网络模型并训练,得到改进U‑Net模型;利用改进U‑Net模型进行医学图像分割工作。本发明将原始单一卷积模块替换成多尺度特征提取模块,使得模型能够有效的捕获医学图像上不同的尺度和结构的特征,有助...
一种基于u-net的多层次特征交互去雾网络的构建方法 技术领域 1.本发明属于图像处理领域,具体涉及一种基于u-net的多层次特征交互去雾网络的构建方法。 背景技术: 2.雾霾是由大气中的烟雾灰尘等微小颗粒产生的常见大气现象,雾霾是造成物体外观和对比度等视觉质量下降的重要因素。在雾天拍摄的图片往往会出现图像模糊、...
1.一种基于改进U-Net模型的医学图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:对ISIC和BUSI数据集的图像样本进行预处理; S2:将原U-Net网络中用于提取图像特征的单一卷积模块替换为多尺度特征提取模块; S3:在原U-Net网络中增加自注意力机制模块和残差注意力机制模块; S4:以原U-Net网络结构为原型,经过步骤S2、步骤...
考虑将初始-ResNet-v2的还原-A/B层作为CRRN的特征提取层A/B。该模型能够通过多尺寸核提取尺寸无关特征,但是其很少用于图像到图像的问题,由于池化会导致特征的减少。为了使其满足本文的任务,做出了两个调整:首先,原始模型的池化层替换为两个卷积层,分别使用1x1与7x7的滤波器;然后,所有卷积层的步长减少为1。转置...
一种改进的基于近红外图像的去雾方法 为了解决雾天可见光图像降质问题,提出一种简单,高效的去雾算法.为充分利用可见光图像的色彩信息和近红外图像的细节信息,首先,根据暗通道估算出可见光图像中雾的浓度,... 韩松臣,黄畅昕,李炜,... - 《工程科学与技术》 被引量: 1发表: 2018年 一种基于深度学习的图像去...
本发明公开了一种基于模糊边界插值的Bayer CFA图像恢复方法,步骤包括:步骤1:计算所有图像位置上的图像边缘强度和模糊隶属度;步骤2:采用模糊边界强度插值恢复所有位置的G通道值;步骤3:恢复Bayer CFA阵列中G位置上的R通道值;步骤4:恢复Bayer CFA阵列中B位置上的R通道值;步骤5:恢复Bayer CFA阵列中的B通道值,在Bayer...