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
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改进的轻量级图像去雾算法 鄢江涛 （三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌443000）摘要：针对雾天图像模糊的问题，提出一种改进的AOD-net网络。为了解决AOD-Net损失函数对图像亮度和对比度关注度不足，文章对AOD-Net进行了优化，并改进了损失函数为SSIM-L1。处理合成雾数据（NYU2），与DCP、Dehaze-Net 和...
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
文档介绍: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第一层的特征信息,以增强网络的特征提取能力。其次,在第三个特征融合层后引入注意力模块,强化雾图中的关键特征信息,抑制无关背景干扰...
基于现有去雾算法存在去雾效果不佳和去雾效率低等问题,提出了一种改进AOD-Net网络模型.首先对输入图像进行随机噪声添加,提高图像模型去雾鲁棒性.接着对不同尺度的卷积核进行多线程处理,同时将图像中的特征信息提取,然后利用注意力机制进行权重分配,采集图像中的纹理信息和细腻化特征信息,提升图像的质量.最后对提取的...
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。然而在实际应用场景中, 作为汽车“眼睛”的摄像机,往往要...
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符号主义盛行,基于规则的产生式系统(功能系统)由斯坦福大学()大学等引领。 A、哈佛 B、MIT C、CMU D、IBM 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 第1题:建筑施工现场严禁使用()电压行灯。 A.24v B.36v C.150v D.220v 答案解析与讨论:点击查看 第2题:乱停车带来的问题包括()。 答案解析与讨论:点击查看 第3...
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…