本文首先证明了boosting策略也将促进图像去雾任务。考虑到这两个原理,本文提出了一种基于U-Net架构的具有密集特征融合(DFF)的多尺度增强去雾网络(MS-BDN)。将网络的解码器中引入图像恢复模块,具体的,在解码器中并入了“Strengthen-Operate-Subtract”(SOS)增强策略,以逐步恢复无雾图像。由于U-Net的编码器中存在下采...
本文首先证明了boosting策略也将促进图像去雾任务。考虑到这两个原理,本文提出了一种基于U-Net架构的具有密集特征融合(DFF)的多尺度增强去雾网络(MS-BDN)。将网络的解码器中引入图像恢复模块,具体的,在解码器中并入了“Strengthen-Operate-Subtract”(SOS)增强策略,以逐步恢复无雾图像。由于U-Net的编码器中存在下采...
U-Net作为一种经典的图像分割网络,具有强大的特征提取和图像分割能力。为了解决图像去雾任务中的难题,本文提出了一种基于U-Net架构的多尺度增强去雾网络。该网络采用了密集特征融合策略,将不同尺度下的特征图进行融合,从而提高了特征的丰富度和表示能力。同时,为了增强网络的泛化能力,我们引入了多尺度增强策略,通过对...
一、基于U-Net 的单幅图像去雾算法 1．大气散射模型 研究人员很早便开始对大气悬浮颗粒对光的散射进行了研究，当前，去雾领域使用最广泛的就是Narasimhan 和Nayar 在McCartney [7]对雾天图像描述的基础上所推导提出的大气散射模型。该物理模型的数学表达式如下：(,)(,)(,)(1(,))I x y J x y t x y A ...
1.一种基于U‑Net的图像去雾方法,其特征在于,通过深度学习模型估计出无雾图像与有雾图像之间的残差,然后用输入的有雾图像加上残差图像得到去雾结果;所述通过深度学习模型估计出无雾图像与有雾图像之间的残差具体为:构建深度学习模型,该模型包括编码模块、瓶颈模块以及解码模块;在编码模块使用包含标准卷积和空洞卷积...
基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法 针对甲状腺结节尺寸多变,超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法.该方法首先将图片经过有残差... 王波,李梦翔,刘侠 - 《电子与信息学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于U-net网络的图像去模糊方法...
何恺明博士等人在2009年提出了基于深度学习的图像去雾算法 resnet 何恺明,ResNet网络的由来《用于图像识别的深度残差学习》(DeepResidualLearningforImageRecognition)[1]。这篇论文获得了CVPR2016的最佳论文,在发表之后的两年间里获得了超过1万2千次的论文引用。MSRA(
基于Res2net和金字塔池化的图像去雾算法 在计算机视觉的高级任务中,对图像的清晰度有很高的要求,目前基于深度学习的图像去雾算法仍存在一些问题,如细节丢失,色彩失真,去雾不完全等.为解决这些问题,设计了一种... 王贺,韩磊 - 《测试技术学报》 被引量: 0发表: 2023年 改进Res2Net和注意力机制的高光谱图像分类...
1、本发明提出的基于u-net结构和残差网络的去雾网络,其网络结构是基于u-net结构构建的残差网络,由编码层、解码层以及连接两个区域的中间瓶颈区构成。该模型通过下采样到瓶颈区的自适应加权求和更好地保留了下采样过程中特征丢失的信息,能够更好的恢复图像的细节,可以直接进行端到端的去雾。
1.一种基于U-Net的图像去雾方法,其特征在于,通过深度学习模型估计出无雾图像与有雾图像之间的残差,然后用输入的有雾图像加上残差图像得到去雾结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于U-Net的图像去雾方法,其特征在于,所述通过深度学习模型估计出无雾图像与有雾图像之间的残差具体为:构建深度学习模型,该模型包括编...