并证明了基于反投影技术的密集特征融合模块可以有效地融合和提取不同比例的特征以进行图像去雾,并有助于提高去雾网络的性能。 U-Net U-Net如下图所示,是一个encoder-decoder结构,左边一半的encoder包括若干卷积,池化,把图像进行下采样,右边的decoder进行上采样,恢复到原图的形状,给出每个像素的预测。 U-Net架构 具...
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...
一、基于U-Net 的单幅图像去雾算法 1．大气散射模型 研究人员很早便开始对大气悬浮颗粒对光的散射进行了研究，当前，去雾领域使用最广泛的就是Narasimhan 和Nayar 在McCartney [7]对雾天图像描述的基础上所推导提出的大气散射模型。该物理模型的数学表达式如下：(,)(,)(,)(1(,))I x y J x y t x y A ...
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...
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 强策略和编解码器之间的跨层连接整合小波域中的特征信息，采用离散小波变换的像素-通 道联合注意力块降低去雾车牌图像中的雾度残留.此外，利用跨...
为了解决复杂场景下,因处理雾霾过程中细节信息丢失导致清晰度下降的问题,本文提出一种基于U-net的多尺度特征融合去雾网络.在编码器部分,采用动态加权机制的大核卷积(DLKC)增强对全局信息的提取能力,通过动态加权机制自适应调整不同特征的权重,提升模型对复杂场景的适应能力.同时引入平行特征注意力模块(PA<sub>1</sub...
专利摘要:一种基于U‑Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法,该网络的基础框架为U型架构,其中包括多层次特征交互模块和通道非局部信息增强注意力模块。给U型网络架构输入有雾图像,进行卷积下采样的分别得到EB1,EB2,EB3,之后通过多层次特征模块将EB1,EB2,EB3进行特征融合得到融合特征EF1,EF2,EF3。将上一步得到...
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U-net网络的图像去模糊方法...
从最开始的Crimm Imageshop中最简单的去雾功能开始,到前不久为止研究的诸多去雾算法,再到近日和一些朋友的关于去雾经验的交流,感觉自己对这个方面的研究已经止步了,现对这些算法做个简单的总结。 本博客中共给出了6种有去雾功能的算法: (1)基于何凯明博士提出的暗通道去雾算法; ...
去雾操作步骤如下: 第一步:首先在手机安装该软件,点击【工具】界面的【图片去雾】功能,导入需要完成去雾处理的照片。 第二步:图片上传成功后,软件会自动识别图片内容,并对其进行去雾操作。我们还可以预览去雾后的对比效果,最后点击【保存到相册】即可。