AOD-Net通过端到端的方案成功地解决了这一问题,消除了雾层,并且在不引入假色调或扭曲物体轮廓的情况下实现了较好的去雾效果。 对无雾图像伤害小。尽管AOD-Net是训练在有雾图像的数据集上,但实验证明,在无雾的条件下,AOD-Net具有良好的性能,对输入图像的负面影响很小。这一优点证明了AOD-Net中提出的K-estimatio...
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用 AODNet图像去雾网络结合PONO机制实现二次增强,我将该网络结合YOLOv8针对图像进行去雾检测(也适用于一些模糊场景,图片不清晰的检测),同时本文的内容不影响其它的…
本文提出了一种使用卷积神经网络(CNN) 构建的图像去雾模型,称为一体化去雾网络 (AOD-Net)。 它是基于重新制定的大气散射模型设计的。 AOD-Net 不是像大多数以前的模型那样分别估计传输矩阵和大气光,而是通过轻量级 CNN 直接生成干净的图像。 这种新颖的端到端设计可以很容易地将 AOD-Net 嵌入到其他深度模型中,...
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...
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
3.5 对真实图片进行去雾测试 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 1. 模型简介 论文: https://ieeexplore.ieee.org/document/8237773/keywords#keywords 参考项目: https://github.com/Boyiliee/AOD-Net 该模型是图像去雾领域的早期模型之一。该模型的主要特点就是网络结构简单,训练块,推理...
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
1.一种基于改进AOD-Net的航拍图像去雾算法2.改进AOD-Net的轻量级图像去雾算法3.基于AOD-Net改进的单幅图像去雾算法研究4.一种基于深度学习的AOD-Net改进去雾算法研究5.改进AOD-Net的道路交通图像去雾算法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
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不是像大多数先前模型那样分别估算传输矩阵和 AOD-NET:An All-in-One Network for Dehazing and Beyond 原文pdf 代码pytorch 代码tensorflow 摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像去雾模型,称为AOD-Net。它是基于重新变形的大气散射模型设计的。AOD-Net不是像...行另一项图像增强任务,称为...