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,通过对输入图像进行多尺度变换和增强
本文首先证明了boosting策略也将促进图像去雾任务。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...
本文首先证明了boosting策略也将促进图像去雾任务。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...
基于U-Net 的单幅图像去雾算法 谢志恒 （昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500） 摘 要：提出了一种基于U-Net 的单幅图像去雾算法。该算法利用卷积神经网络学习雾天相关特征，输出雾天图像与清晰图像之前的透射关系，通过大气散射模型还原无雾图像。网络结构主要包括卷积与上采样结构。根据实验结果...
高分系列卫星(如GF-1、GF-2等)影像的流程化处理是构建高质量遥感影像数据库的核心环节,涉及多模态数据融合、辐射与几何校正、智能化处理等关键技术。以下针对影像去雾、色彩增强、自动融合、正射校正、图像配准、云识别、拼接等流程的开发及年度影像库建设进行系统性总结: ...
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...
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...
2. 图像优化阶段 (1) 去云与去雾(Cloud Removal & Dehazing) 挑战:云层遮挡与大气散射导致地物模糊。 解决方案: 多时相融合:利用历史无云影像替换云覆盖区域。 深度学习:U-Net、CycleGAN模型实现端到端去云(需标注云掩膜数据集)。 物理模型:暗通道先验(DCP)算法去除雾霾。
其中直方图均衡化算法[3-4]就可以很好地提高图像的对比度，但同时也会增加图像的噪声。还有暗通道先验算法[5]早期一般被用于图像去雾，后来有人将低照度图像的各个像素进行反转，即将低照度图像转换为带雾图像，再利用暗通道先验算法进行去雾，再反转，间接地实现了图像增强。此外，基于Retinex 理论[6]的算法引入了...
UnfogNet是一种专为图像去雾设计的深度学习网络,旨在通过先进的算法恢复雾霾天气下图像的清晰度,提升视觉效果与后续计算机视觉任务的性能。其核心架构融合了编码器-解码器结构与注意力机制,通过多尺度特征提取与融合,有效去除图像中的雾霾干扰。 在技术实现上,UnfogNet利用卷积神经网络(CNN)逐层提取图像特征,编码器部分...