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...
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©...
AOD-NET除雾算法 参考: https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/86010157 网络: 物理模型: K(x)随I(x)变化,算法为了学习到自适应的K(x) 所以算法核心就是K(x) 作者:kyshan 出处:https://www.cnblogs.com/kyshan/p/14074274.html 版权:本作品采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际...
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
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...
致敬何恺明明暗通道去雾算法,NAS-Net:基于非对齐监督的图像去雾框架,附原文和代码#论文 #人工智能 #ai #图像去雾 查看AI文稿 391死磕A论文I女算法 00:26 电子去雾,有档位,根据雾气浓度来选择。#电子去雾#低照度彩色#去雾不变色,透过云雾,还原真身。
光照强度很低,摄像机成像不清晰,致使获取的图片细节丢失严重,又或是雾 霾天气时,可见度降低、视野内的目标轮廓变得模糊,以致于图像采集质量大 幅降低。以上这些问题都极有可能导致检测算法的精度下降,致使驾驶系统无 法有效获取路况信息。由此可见,克服恶劣天气环境对图像采集质量的影响, ...
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。最后,采用...
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