基于人脸退化模型迁移的自然场景图像盲复原系统.pdf
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基于人脸退化模型迁移的自然场景图像盲复原系统.pdf
一种基于人脸退化模型迁移的自然场景图像盲复原系统,属于图像复原技术领域。本发明针对低质量的自然场景图像由于无法模拟其真实退化过程而无法获得满意的复原结果的问题。包括:采用退化表示学习网络由真实低质量人脸图像样本和对应的复原后高质量人脸图像样本模拟图像真实退化过程,获得图像退化表示特征;采用退化图像生成网络通过退化表示特征控制退化过程获得新生成退化人脸图像;再由高质量自然图像通过退化表示特征控制自然图像退化过程,获得退化后低质量自然图像;再由采集的高质量自然图像与退化后目标场景低质量自然图像形成的数据对,对
基于多次散射退化模型的图像盲复原方法.pdf
本发明公开了一种基于多次散射退化模型的图像盲复原方法,其实施步骤如下:1)求取大气光值和图像的透过率;2)优化透过率;3)假设一个点扩散函数的初始值,通过迭代计算得到点扩散函数的最优解;4)根据多次散射退化模型对图像进行复原操作。本发明能够消除和补偿大气对成像的影响,提高图像的对比度以及清晰度,恢复更多的图像细节信息,图像复原效果好。
一种基于退化图像序列的图像盲复原方法.pdf
本发明提供一种基于退化图像序列的图像盲复原方法,该方法基于退化图像序列同时对大气干扰和成像系统颤振造成的图像雾化和模糊进行复原,在此过程中需要对大气光值和透过率的值进行参数估计,并对噪声序列、复原图像、复原模糊核序列发生的概率进行建模。大气光值和透过率初始值根据暗原色先验模型从序列图像中估计得到。大气干扰和平台颤振都造成了图像的模糊,利用序列图像包含的丰富图像信息,采用图像盲复原的方法,从退化图像序列中估计出模糊核序列并进行去卷积复原。并将去卷积结果与大气参数的估计值相结合进行处理得到最终的复原效果。
基于多流注意对抗网络的动态场景模糊图像盲复原方法.pdf
本发明提出一种基于多流注意力生成对抗网络的动态场景模糊盲复原方法。本发明首先设计了一种注意力引导模块,利用该模块生成具有在特征提取和去模糊过程中具有引导作用的注意力引导图,该引导图能够更多的关注模糊程度严重的区域或目标及其周围复杂的结构。另外,针对复杂的动态场景模糊信息,提出多流多尺度特征提取策略用于提取的复杂特征,并且设计一个多尺度残差块提取动态场景模糊图像的多尺度特征,捕获不同类型的模糊信息和更多纹理细节。最后,提出利用多尺度融合策略来获取更好的特征,并设计一个可学习的门结构来自适应融合来自不同流的多
图像退化与复原的系统设计和边缘检测.doc
课程设计报告课程名称:图形图像解决学期:2023-2023学年第2学期学时学分:32学分2学时专业班级:信科1101班学号:姓名:丁园指导老师:陈荣元提交日期:2023年6月21日目录一、数字图像退化与复原系统设计···································21、实验内容···························································22、实验原理········································