内容提供者
基于注意力的多尺度水下图像增强网络.pptx
2024-10-02
20金币
4.4MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于注意力的多尺度水下图像增强网络.pptx
,目录PartOnePartTwo注意力机制原理注意力机制在水下图像增强中的应用注意力机制的优势与挑战PartThree多尺度特征提取原理多尺度特征在水下图像增强中的重要性多尺度特征提取的方法与实现PartFour基于注意力的多尺度水下图像增强网络结构网络优化策略网络训练过程与技巧PartFive实验设置与数据集实验结果展示结果分析与应用前景探讨PartSix研究结论总结未来研究方向与挑战对水下图像增强领域的贡献THANKS
2024-10-02
20
4.4MB
基于多尺度生成对抗网络的水下图像增强.pptx
基于多尺度生成对抗网络的水下图像增强目录添加章节标题多尺度生成对抗网络概述生成对抗网络的基本原理多尺度生成对抗网络的优势多尺度生成对抗网络的应用场景水下图像增强技术水下图像增强的重要性水下图像增强技术的分类基于多尺度生成对抗网络的水下图像增强技术多尺度生成对抗网络在水下图像增强中的应用实验设置与数据集实验结果与分析与其他方法的比较多尺度生成对抗网络在水下图像增强中的挑战与展望面临的挑战未来的研究方向技术应用前景结论对多尺度生成对抗网络在水下图像增强中的贡献对未来研究的启示THANKYOU
2024-10-09
20
2.2MB
基于多尺度融合的水下图像增强方法研究.docx
基于多尺度融合的水下图像增强方法研究基于多尺度融合的水下图像增强方法研究摘要：水下图像在获取和传输过程中，由于水下环境中的吸收、散射、折射等因素的影响，往往导致图像的低对比度、模糊和彩色失真等问题。针对水下图像增强的需求，本文提出了一种基于多尺度融合的水下图像增强方法。该方法首先使用小波变换对水下图像进行分解，提取不同尺度的细节信息；然后通过对细节图像进行增强处理，改善图像的对比度和清晰度；最后，使用多尺度融合技术将增强后的细节图像与原始图像进行融合，得到最终的增强图像。实验结果表明，所提出的方法在提高图
2024-10-20
5
11KB
基于多尺度堆叠式注意力网络的低照度图像增强方法.pdf
本发明提出一种基于多尺度堆叠式注意力网络的低照度图像增强方法，包括以下步骤：步骤A：对原始低照度图像和正常照度图像的训练图像对进行预处理，得到原始低照度图像和正常照度图像组成的训练图像对；步骤B：设计多尺度自适应融合堆叠式注意力网络作为低照度图像增强网络，该网络包含多尺度自适应特征融合模块，堆叠式注意力残差模块和傅里叶重建模块；步骤C：设计低照度图像增强网络的目标损失函数，训练网络至收敛到阈值或迭代次数达到阈值；步骤D：将待测图像输入到所设计的低照度图像增强网络中，利用训练好的网络预测生成正常照度图像。本
2023-07-22
10
739KB
多尺度非成对水下图像增强方法.pdf
本发明提出一种多尺度非成对水下图像增强方法，包括以下步骤：步骤S1：将待训练的非成对数据进行数据预处理、数据增强和归一化处理；步骤S2：设计多尺度水下图像增强网络；步骤S3：搭建循环生成对抗网络结构，与多尺度水下图像质量增强网络结合得到多尺度非成对水下图像增强网络；步骤S4：设计用于训练非成对水下图像增强网络的目标损失函数；步骤S5：使用非成对的图像训练多尺度非成对水下图像增强网络收敛到纳什平衡；步骤S6：将待增强水下图像进行归一化处理，然后输入训练好的水下图像增强模型，输出增强图像。本发明能对水下图像进
2023-06-07
10
831KB