基于改进AOD-Net的图像去雾算法 引言 雾霾是由于工业生产、交通运输和能源消耗等活动排放大量污染物,积聚在大气中形成的一种恶劣天气状况。随着计算机视觉的不断发展,目标检测、目标跟踪和遥感等技术逐渐被应用于智能交通和其他工业领域[1]。然而,在雾霾环境下,能见度急剧下降,影响了成像设备拍摄的图像质量,给后续的高...
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…
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模块改进可以作为工作量凑近大家的论文里,非常的适用,图像去雾检测为群友最近提出的需要的改进,在开始之前给大家推荐一下我...
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...
步骤5. 经过训练后的AOD-Net可获取对应的权重文件, 加载权重文件并用AOD-Net读取有雾图像即可直接获取去雾图像. 2. 改进的多尺度AOD-Net AOD-Net去雾算法虽然拥有非常优秀的去雾效率, 但是该算法去雾后的图像非常容易出现去雾不彻底、对比度过强、边缘细节模糊以及色调偏暗的问题. 因此, 本文对AOD-Net算法进行...
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...
本发明涉及图像去雾领域,具体涉及一种改进后的结合颜色衰减先验并结合aod-net的图像去雾方法和系统。 背景技术: 1、图像是人们获取信息最直观快速的方法,而要想保证信息的有效性,图像必须内容完整、细节清晰,但随着工业与经济的发展,大力开办工厂、机动车数量快速增加等都使得空气受到严重污染,光线在进行传播时,会与...
基于改进AOD-Net的图像去雾算法 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...