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...
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...
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...
构建了一个端到端的去雾残差网络,去雾方法包括以下步骤:获取合成雾天数据集RESIDE作为训练数据集,并对数据集进行裁剪和归一化的预处理.基于UNet结构和残差模块,构造去雾网络模型.将合成雾天数据集输入到网络模型中,在训练过程中通过新的损失函数计算损失,不断迭代更新网络参数,最终得到优化的去雾模型,进行图像去雾....
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...
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...
一种基于UNet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.将上一步得到的融合特征通过...
适用不同雾浓度的基于卷积神经网络的图像去雾算法研究 图像去雾多尺度卷积跳跃连接U-Net网络空气中存在的大量悬浮颗粒物会对光线进行散射形成雾霾,导致户外场景中获取图像存在可见度差,对比度低,图像画质模糊等问题,严重... 陈姿羽 - 海南大学 被引量: 0发表: 2023年 基于U-Net的脑肿瘤MRI图像分割算法研究 脑胶质...
那么本文将盘点Tranformer + U-Net组合的论文工作,其中Transformer作为大热的发论文神器,U-Net作为医学图像分割的霸主,两者碰撞已然成为目前医学图像分割领域研究的大热点。 一、TransUNet:用于医学图像分割的Transformers强大编码器 TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation ...