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...
一种去雾方法,S1、采集待去雾图像,并对待去雾图像进行预处理;S2、将预处理后的待去雾图像中的RGB图像变换为YUV颜色空间图像;S3、采用本发明提出的网络训练方法得到的改进UNet网络对变换后的YUV颜色空间图像进行去雾处理;S4、将去雾处理后的YUV颜色空间图像逆变换为RGB图像,以得到去雾后图像。使用本发明搭建的改进...
本发明公开了一种基于UNet3+的多尺度连接图像去雾算法,将雾霾图像数据集输入去雾网络中,在每一级编码器中运用残差网络和非局部块操作提取当前尺度的特征信息,接着进行下采样操作降低雾霾图像尺度,使得后一级编码器提取到不同尺度的特征信息,依次经过三级编码器,分别提取到雾霾图像不同尺度的特征信息,将来自不同层级...
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...
专利摘要:本发明公开了一种基于UNet3+的多尺度连接图像去雾算法,将雾霾图像数据集输入去雾网络中,在每一级编码器中运用残差网络和非局部块操作提取当前尺度的特征信息,接着进行下采样操作降低雾霾图像尺度,使得后一级编码器提取到不同尺度的特征信息,依次经过三级编码器,分别提取到雾霾图像不同尺度的特征信息,将来自...