

基于雨雾分离处理和多尺度网络的图像去雨方法.pptx
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基于雨雾分离处理和多尺度网络的图像去雨方法.pptx
添加副标题目录PART01PART02雨滴检测与定位雨滴去除算法背景恢复与增强细节修复与色彩还原PART03尺度感知能力多尺度特征融合尺度间信息传递网络结构优化PART04主观评估方法客观评估指标与其他方法比较实际应用场景验证PART05在视频处理领域的应用在自动驾驶领域的应用在遥感图像处理领域的应用在其他领域的应用前景感谢您的观看
一种基于雨雾分离处理和多尺度网络的图像去雨方法.pdf
本发明提供一种基于雨雾分离处理和多尺度网络的图像去雨方法,包括以下步骤:S1:获取待去雨的图像;S2:构建雨雾图像的物理模型;S3:利用导向滤波器对图像进行滤波,得到高频有雨图像和低频有雾图像;S4:根据物理模型设计去雨模块,将高频有雨图像输入去雨模块,然后由去雨模块输出高频去雨图像;S5:根据物理模型设计去雾模块,将低频有雾图像输入去雾模块,然后由去雾模块输出低频去雾图像。本发明提供的一种基于雨雾分离处理和多尺度网络的图像去雨方法,多个数据集的测试结果表明,所提方法能够较好地去除图像中的雨条纹和雨雾并保
基于多通道多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法.docx
基于多通道多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法基于多通道多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法摘要:去除雨滴对于图像恢复和视觉分析任务具有重要意义。本文提出了一种基于多通道多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法。该方法通过引入多尺度卷积操作,有效地捕获雨滴形状和纹理信息。同时,利用多通道输入,可以更好地还原图像细节和颜色信息。实验证明,该方法在去除雨滴的同时能够保持图像的自然性和细节。1.引言在许多应用场景下,如自动驾驶、监控等,由于天气等原因,图像中往往存在各种雨滴、雪花等干扰物,严重影响了图像的质量和可用
基于多尺度密集混合注意力神经网络的图像去雨方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度密集混合注意力神经网络的图像去雨方法,包括以下步骤:构建多尺度密集混合注意力神经网络,包括顺序连接的进入模块、多个密集注意力模块、退出模块、全连接操作单元以及负残差还原操作单元,两两相邻的密集注意力模块之间设置一转接层;将含雨图像输入多尺度密集混合注意力神经网络,进行初始特征提取;密集注意力模块对初始特征处理;对密集注意力模块输出的特征经转接层变为和初始特征相同维度大小的特征;全连接操作与负残差还原操作,最后输出无雨清晰图像。基于本发明,可以充分地去除含雨图像中的雨纹,并且较好的
基于分块和多尺度Retinex的图像去雾方法.pptx
,CONTENTS01.图像去雾的定义和重要性图像去雾的基本原理现有图像去雾方法的优缺点02.分块处理在图像去雾中的作用分块方法的基本原理分块处理在图像去雾中的实现方式03.Retinex理论在图像去雾中的应用多尺度Retinex的基本原理多尺度Retinex在图像去雾中的实现方式04.方法结合的必要性方法结合的基本原理方法结合在图像去雾中的实现方式05.实验数据与实验环境实验结果展示结果分析与其他方法的比较06.本文工作总结未来研究方向感谢您的观看!