中文引用格式:侯明,梁文杰. 基于改进AOD-Net的图像去雾算法[J]. 电子技术应用,2024,50(4):60-66. 英文引用格式:Hou Ming,Liang Wenjie. Image defogging algorithm based on improved AOD-Net[J]. Application of Electronic Technique,2024,50(4):60-66. Image defogging algorithm based on improved AOD-Ne...
总的来说,AOD-Net作为一种基于神经网络的去雾算法,在处理白色场景和无雾图像时表现出较强的鲁棒性,并且可以快速地处理图像并嵌入到高级视觉任务中使用。与DehazeNet相比,AOD-Net具有更高的去雾精度和更广泛的应用前景。未来可以进一步探索AOD-Net在更多实际场景中的应用和改进方向,以提高其处理效果和鲁棒性。相关文章...
相较于传统的图像去雾算法,AOD-Net 具有更高的去雾效果和更快的速度,并且能够适应各种不同的场景和光照条件。因此,AOD-Net 在图像去雾领域具有广泛的应用前景,并且已经被广泛地应用于实际的图像处理任务中。 原理 AOD-Net其原理基于自适应的最优估计理论和深度学习技术。AOD-Net的设计思想是通过将...
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
1. AOD-Net去雾算法 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: ...
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...
aodnet去雾后图片偏暗是因为aodnet算法在去雾过程中会减少图像中的雾霾颜色和亮度，使得图像的整体亮度下降。此外，aodnet算法本身也存在亮度调整不足等问题，导致处理后的图像偏暗。所以，aodnet去雾后图片偏暗。
我们是第一个提出端到端可训练的去雾模型,它直接从模糊图像中生成干净的图像,而不是依赖于任何单独的和中间的参数估计步骤1。 。 AOD-Net是基于重新配制的大气散射模型设计的,因此保留了与现有工作相同的物理基础[3],[27]。然而,它建立在我们不同的信念之上,即物理模型可以以“更端对端”的方式制定,其所有参数...
AOD-Net读后感 jackyu 子供の時に戻りたいな～5 人赞同了该文章 An All-in-One Network for Dehazing and Beyond为ICCV2017年中有关于图像去雾算法的一篇论文,作为突出贡献,文章中提出了一个endtoend的去雾模型,完成了haze image到clear image之间的转化,重点在于通过一个模型完成了对transmission matrix t(x)...