本章针对上述方法存在的不足,提出了一种结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法。该算法利用类似于UNet的编码器-解码器结构来直接学习、输入自适应去雾模型。具体来说,首先在编码器子网络中采用 CNN 得到不同尺度的特征图;然后在解码器子网络中依次从编码的特征图中恢复图像细节,为了充分利用输入信息来准确估计...
UNet是一种用于图像分割任务的深度学习架构,通常用于处理语义分割等任务。在图像去雾和增强视觉清晰度方面,UNet也具有潜在的应用价值。 在图像去雾方面,UNet可以通过学习去除图像中的雾霾,使图像更加清晰和真实。通过训练UNet网络,可以学习到图像中雾霾的特征,并根据这些特征去除雾霾,从而使图像清晰度得到提高。 在增强视...
本发明公开了一种基于改进gUNet模型的海上目标图像去雾方法,包括:构建图像数据集,所述数据集包括原始有雾图像及原始无雾图像,对原始无雾图像进行雾化处理,得到仿真有雾图像;将所述图像数据集分为训练集和测试集,对所述训练集进行数据增广,得到增广训练集;构建改进gUNet模型;将所述增广训练集输入所述改进gUNet模型...
1.一种用于单幅图像去雾的串行注意增强UNet++去雾网络,首先建立串行注意增强UNet++去雾网络AESUNet;然后对AESUNet进行训练,其特征是建立的AESUNet采用两个UNet++模块的串行策略;在两个UNet++模块之间建立了残差连接;在AESUNet中引入了注意力机制; 对于输入的原始模糊图像,两个串行的UNet++模块分别完全提取不同分辨率的...
6、d、将训练图像中去雾处理后的yuv颜色空间图像逆变换为rgb图像,以得到去雾后图像; 7、e、基于去雾后图像以及测试图像数据集相应的图像,计算改进unet网络的损失函数值,重复迭代步骤b至步骤d,并基于该损失函数值对改进unet网络进行参数更新,直至损失函数收敛至预设值,以得到训练好的改进unet网络;所述改进unet网络包...
同时,缺乏大量的真实数据集进行训练也降低和限制了去雾图像的性能。技术实现要素:[0011]为了解决现有技术中存在的问题,本发明提出了一种完全端到端卷积神经网络(cnn),称为串行注意增强unet++(aesunet)去雾网络,用于单图像去雾。该方法可以在输入模糊图像时直接生成去雾后图像,无需中间参数的估计。[0012]由于特征...
1.本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于unet3+的多尺度连接图像去雾算法。 背景技术: 2.随着我国经济不断的发展,人民物质生活日益提高,智慧城市、智能家居等大规模提高民生福祉的项目运筹帷幄。其中,智慧城市利用了“万物皆可连”这一思想,结合信息处理技术了解城市系统运行的关键信息,对人们的各种生活所需做...