基于AOD-NET的图像去雾算法研究.pdf,摘要 基于AOD-NET 的图像去雾算法研究 很多的视频监控,目标检测跟踪等任务需要在户外场景中进行,当遇到雾霾天气时图 像采集设备采集到的图像会出现细节缺失、色彩暗淡、亮度降低等问题,难以完成所需任 务。因此,图像去雾在现实工作
经典AOD-Net (All in One Dehazing Network)去雾后的图像中存在细节清晰度不足,明暗反差过高和图像画面昏暗等问题,为了解决上述的图像去雾问题便提出了一种在AOD-Net的基础上改进的多尺度算法.在改进的网络结构中用深度可分离卷积替换了传统卷积方式减少了冗余参数来加快计算速度并有效地减少模型的内存占用量,提高了...
一种基于改进AOD-Net的航拍图像去雾算法.docx,随着无人机航拍技术的日益成熟, 无人机航拍技术逐渐被频繁地应用于复杂环境地图测绘[1], 辅助驾驶[2]以及道路监控[3]等领域. 然而, 由于航拍无人机与拍摄对象的距离通常较远, 因此航拍图像更容易受雾霾环境的影响. 在雾霾环境中
由于AOD-Net的网络结构非常轻巧, 算法耗时极短, 因此该算法非常适用于无人机航拍图像实时去雾. 本文重点针对AOD-Net去雾图的细节信息丢失严重, 去雾图的对比度过强以及去雾图噪音过多的问题, 提出一种基于AOD-Net的多尺度航拍图像去雾算法. 本文的主要创新点如下: 1) 本文在AOD-Net的基础上学习FPC-Net对网络...
一种基于改进AOD-Net的交通道路图像去雾算法 为了更好解决图像去雾后颜色失真,去雾不彻底和耗时等问题,提出了一种基于改进AOD-Net的图像去雾算法.首先,在原有的卷积模块中引入残差连接,并保留了第二个特征融合层... 雷帮军,李子怡,夏平 被引量: 0发表: 0年 基于改进循环生成式对抗网络的图像去雾方法 针对现有...