据外媒报道,麻省理工学院(MIT)的科学家们找到了一种可以在运动模糊的视频帧中恢复细节并重现清晰图像的方法。这套“视觉投影模型”通过使用卷积神经网络(CNN)来解码图像。 MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员通过扫描数千对图像(投影)训练CNN,其中一幅图像质量较低,另一幅图像则图像模糊。神经网络利用这...
卷积神经网络模型在图像恢复任务中有多种应用。其中之一是图像去噪。噪声是指在采集、传输或存储过程中引入到图像中的不希望的干扰信号。通过训练一个CNN模型,可以学习到去除噪声所需的滤波器,并将其应用于损坏图像中,从而恢复出清晰的图像。CNN模型能够通过学习大量的噪声图像和对应的清晰图像,学习到噪声和清晰图像之间...
我们将使用卷积神经网络(CNN)和深度学习框架PyTorch来实现这些任务。 1. 图像去噪 任务描述:去除图像中的噪声,使图像更加清晰。 模型:使用U-Net结构进行图像去噪。 python深色版本 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from torchvision...
卷积神经网络图像融合传感精度相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经...
一种基于卷积神经网络的水下图像复原方法 本发明公开一种基于卷积神经网络的水下图像复原方法,包括以下步骤:(1)建立水下光学成像模型;(2)利用水下成像模型和现有的室内深度数据集合成训练数据;(3)建立参数估计网络,包括共享层,全局背景光估计子网络和红通道透射率估计子网络三个部分;共享层为两个... 郭继昌,茹丽...
针对这些问题,本文提出了一种结合颜色补偿和卷积神经网络(CNN )去雾模型的水下图像色彩恢复方法,分步对水下图像进行增强处理。首先分析水下图像色偏情况,采用自适应的颜色补偿策略,结合灰度世界白平衡算法,实现水下图像的色彩校正;然后根据...
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1.本发明涉及图像恢复技术领域,尤其涉及基于深度卷积神经网络与压缩感知的图像恢复技术。 背景技术: 2.当今社会的信息化程度不断加深,人与物品、人与机器、物品与机器等开始愈来愈紧密的融合。在这种形势下,我们的生活中也开始处处充满“智能”,比如智慧医疗、智慧教育、智慧城市等,人们的生活方式和行为模式也因此受到...
据外媒报道,麻省理工学院(MIT)的科学家们找到了一种可以在运动模糊的视频帧中恢复细节并重现清晰图像的方法。这套“视觉投影模型”通过使用卷积神经网络(CNN)来解码图像。 MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员通过扫描数千对图像(投影)训练CNN,其中一幅图像质量较低,另一幅图像则图像模糊。神经网络利用这...
这套“视觉投影模型”通过使用卷积神经网络(CNN)来解码图像。