考虑到这两个原理,本文提出了一种基于U-Net架构的具有密集特征融合(DFF)的多尺度增强去雾网络(MS-BDN)。将网络的解码器中引入图像恢复模块,具体的,在解码器中并入了“Strengthen-Operate-Subtract”(SOS)增强策略,以逐步恢复无雾图像。由于U-Net的编码器中存在下采样操作,可能无法从U-Net的解码器有效地检索空间信...
U-Net作为一种经典的图像分割网络,具有强大的特征提取和图像分割能力。为了解决图像去雾任务中的难题,本文提出了一种基于U-Net架构的多尺度增强去雾网络。该网络采用了密集特征融合策略,将不同尺度下的特征图进行融合,从而提高了特征的丰富度和表示能力。同时,为了增强网络的泛化能力,我们引入了多尺度增强策略,通过对...
考虑到这两个原理,本文提出了一种基于U-Net架构的具有密集特征融合(DFF)的多尺度增强去雾网络(MS-BDN)。将网络的解码器中引入图像恢复模块,具体的,在解码器中并入了“Strengthen-Operate-Subtract”(SOS)增强策略,以逐步恢复无雾图像。由于U-Net的编码器中存在下采样操作,可能无法从U-Net的解码器有效地检索空间信...
1.一种基于U-Net的图像去雾方法,其特征在于,通过深度学习模型估计出无雾图像与有雾图像之间的残差,然后用输入的有雾图像加上残差图像得到去雾结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于U-Net的图像去雾方法,其特征在于,所述通过深度学习模型估计出无雾图像与有雾图像之间的残差具体为:构建深度学习模型,该模型包括编...
基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法 针对甲状腺结节尺寸多变,超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法.该方法首先将图片经过有残差... 王波,李梦翔,刘侠 - 《电子与信息学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于深度卷积网络的图像去雾模型...
基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法 陈炳权†，朱熙，汪政阳，梁寅聪 （吉首大学信息科学与工程学院，湖南吉首416000）摘要：为了解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题，提出了端到端的基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法.以MWCNN为去雾网络的主体框架，利用“SOS”增 强策略和编解码器...
U-Net最初应用于医学图像分割上,其后在其它的领域得到了广泛的应用。由于自己对医学图像分割并不了解,所以本次笔记主要是记录关于如何把它应用到图像去雾、去噪、去模糊、超分辨率或者去雨方向上。 笔包含以下3个部分: (1)U-Net网络结构与提出背景 (2)优点与创新性 (3)pytorch实现U-Net 1、U-Net网络结构与提...
基于深度学习的图像雾化去除方法研究 ResNet网络与U-Net网络相结合的去雾网络结构(FastNet).首先,为了进一步保留图像特征以及提升去雾速率,对ResNet网络进行优化,使用快捷连接提升映射速率,并使得特征映射... 韩洋 - 哈尔滨理工大学 被引量: 0发表: 2023年 双注意力机制与改进U-Net的水下图像增强 针对现有的水下...
针对现有去运动模糊网络在图像恢复过程中出现的纹理细节丢失,无法抑制噪声,产生振铃伪影等问题,提出一种基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法.首先,借助U-Net网络中空洞卷积下采样有效扩大感受野,在不增加参数量的情况下避免图片产生不可逆损伤,并利用亚像素卷积在上采样过程中以小的卷积核获得清晰的图像...
图1.使用提出的BibNet样本图像去雾结果。左上:输入左雾图像。左下:输入右雾图像。右上:去雾左图像。右下:去雾右图像 对于基于深度学习的双目图像去雾任务,没有包含双目雾图像的特定数据集。通过将雾添加到Cityscapes数据集中来创建Foggy Cityscapes数据集。本文将Foggy Cityscapes数据集扩展到Stereo Foggy Cityscapes...