目前的图像去雾算法主要有3种:基于物理模型、图像增强和深度学习的方法[2]。基于物理模型的去雾方法试图模拟光在大气传播中与雾霾相互作用的物理过程,通过估计透射率和大气光值来还原原始图像。这类方法包括暗通道先验算法[3]和颜色衰减先验算法[4]。这些方法通常利用图像的先验知识解决大气散射模型中的未知参数,但由于...
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
PAD-Net: A Perception-Aided Single Image Dehazing Network这篇论文主要基于AOD-Net对Loss进行了改进,从而得到了一个不错的模型。先上模型: 基本上就是AOD-Net的架构,mult-scale的架构可以抽出基于不同感受野…
基于AOD‑Net的交通道路图像大气能见度检测方法,它涉及交通道路图像大气能见度检测方法技术领域;它包含图像训练部分和能见度检测部分,搭建AOD‑Net图像处理模型;选定待处理的交通道路图像,调用AOD‑Net对图像进行去雾处理,并保存;对原图像和已处理图像分别分割为一个3x3的网格序列图像;计算原图像和已处理图像各...
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...
AOD-Net算法是基于简化的大气散射模型设计的去雾算法. 该算法将大气散射模型中的大气光值和透射矩阵合并为了一个过渡矩阵, 然后利用多尺度特征融合网络来获取过渡矩阵中的数值, 最后利用简化的大气散射模型来获得无雾图像. AOD-Net算法主要包含以下5个步骤: ...
基于AODNet的交通道路图像大气能见度检测方法,它涉及交通道路图像大气能见度检测方法技术领域;它包含图像训练部分和能见度检测部分,搭建AODNet图像处理模型;选定待处理的交通道路图像,调用AODNet对图像进行去雾处理,并保存;对原图像和已处理图像分别分割为一个3x3的网格序列图像;计算原图像和已处理图像各网格的图像相似...
在科技与社会极速发展的当今,道路上具备自动驾驶功能的车辆数目愈发增多,这些先进的汽车之所以能够实现无人驾驶,是因为车上搭载了大量用于感知周围环境的传感器与摄像机,通过这些设备采集到的图像与路况信息,汽车的检测系统便可以对道路上的目标进行精准识别。然而在实
上述的基于aod-net的交通道路图像大气能见度检测方法,步骤s12中的aod-net模型训练,在pytorch上搭建aod-net模型,使用高斯随机变量作为初始化权重,分别设置batch为8(480*640)、learning rate为0.001、momentum为0.9、decay rate为0.0001、激活函数为relu进行训练aod-net模型,其中损失函数为均方误差(mse)损失函数;能见度检...
A.正确 B.错误