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多分支修复网络的沙尘降质图像增强算法 被引量:1
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作者 丁元 邬开俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期227-237,共11页
目前基于深度学习的沙尘图像增强算法大多类似于图像去雾算法,但由于以下两个方面的原因效果并不理想且弱于一些传统图像处理算法:由于沙尘图像整体色彩偏黄,去雾算法会忽略沙尘图像的色彩恢复问题;由于缺乏大规模基准数据集,深度神经... 目前基于深度学习的沙尘图像增强算法大多类似于图像去雾算法,但由于以下两个方面的原因效果并不理想且弱于一些传统图像处理算法:由于沙尘图像整体色彩偏黄,去雾算法会忽略沙尘图像的色彩恢复问题;由于缺乏大规模基准数据集,深度神经网络在有限的数据上学习从沙尘图像到清晰图像的映射是非常困难的。提出一种基于多分支修复网络的沙尘降质图像增强算法;此外,基于大气散射模型构建了一个新型沙尘图像数据集。算法将神经网络分为三个子网,包括迁移学习子网、色彩恢复子网和数据拟合子网,每个子网有其特殊的作用,沙尘图像分别经过三个子网处理,然后将三子网结果通过一个可学习的融合层映射为清晰图像。实验结果中定性比较表明该方法可以有效恢复沙尘图像细节,并较好恢复图像的视觉色彩,且该方法对比其他先进的方法可以产生更加符合人眼视觉体验的清晰图像;从定量比较中,在合成数据集上提出的算法相比于所对比的先进算法PSNR和SSIM指数分别提高了0.783和0.012,在真实图像数据集上提出的算法取得了最好的NIQE和PIQE指数。 展开更多
关键词 沙尘图像 沙尘图像增强 分支网络 沙尘图像数据集 颜色校正 自适应归一化
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基于多尺度信息交互的深度学习图像去沙算法
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作者 刘运博 陈平 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第8期147-153,共7页
沙尘天气下,入射光线的散射和吸收,会导致图像退化,出现色彩偏移、细节丢失等问题,户外计算机视觉系统的工作性能受到严重影响。为此,提出了一个端到端的基于多尺度信息交互(multi-scale information interaction,MSII)的网络结构。该... 沙尘天气下,入射光线的散射和吸收,会导致图像退化,出现色彩偏移、细节丢失等问题,户外计算机视觉系统的工作性能受到严重影响。为此,提出了一个端到端的基于多尺度信息交互(multi-scale information interaction,MSII)的网络结构。该网络采用并行的两个不同分辨率子网,通过上下采样使两个子网信息交互,引入交叉注意力机制进行空间、特征融合,以获得更丰富的细节;提出了一个简单有效的沙尘合成方法,并以此构建了一个配对沙尘数据集。实验可得,与所比较方法中最好的结果相比,在合成数据上,结构相似度提高5.94%,峰值信噪比提高0.403 dB;在真实数据上,自然图像质量指标提高0.4407,对比度、标准差、信息熵分别提高1.5315、1.0152、0.3352。由此可知,所提方法可获得细节清晰且色彩鲜明的图像。 展开更多
关键词 深度学习 沙尘图像 颜色校正 合成沙尘图像数据集
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基于偏色校正和信息损失约束的沙尘暴降质图像增强算法 被引量:8
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作者 潘海明 田润 +1 位作者 刘春晓 龚辰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期992-999,共8页
为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布... 为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布特点,提出一个改进的基于高斯模型的偏色校正算法;在对比度增强模块中,通过结合基于暗通道先验和信息损失约束算法,提出一种基于大气散射模型的对比度增强算法.为了验证算法的有效性,通过与4种已有算法的大量实验结果对比发现:文中算法不但能够很好地增强不同种类的沙尘降质图像的对比度,而且可以有效地避免图像偏色现象,并且保持良好的色彩保真度和合适的亮度. 展开更多
关键词 沙尘降质图像 偏色校正 信息损失约束 暗通道先验
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