基于卷积神经网络的红外图像融合算法.pptx
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,目录PartOnePartTwo卷积神经网络的结构卷积神经网络的学习过程卷积神经网络在图像处理中的应用PartThree图像融合的基本概念红外图像的特点红外图像融合算法的实现过程PartFour算法的基本思想算法的实现过程算法的优化策略PartFive实验数据集的介绍实验过程与结果展示结果分析与其他算法的比较PartSix算法的优点算法的缺点改进方向与未来展望THANKS
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基于多尺度融合卷积神经网络的图像去雾算法基于多尺度融合卷积神经网络的图像去雾算法摘要:图像去雾是一项重要的图像增强技术,在许多计算机视觉领域具有广泛应用。本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像去雾算法。首先,我们将输入的雾图像分成多个尺度的子图像,并使用预测的透射率估计模型来获取每个尺度下的透射率图像。然后,我们通过将透射率图像与对应的雾图像进行融合,得到每个尺度下的去雾图像。最后,我们使用卷积神经网络来学习图像的深度信息,并将其与去雾图像进行融合,得到最终的去雾结果。实验结果表明,所提出的算法在