内容提供者
基于多尺度生成对抗网络的水下图像增强.pptx
2024-10-09
20金币
2.2MB
23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23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
一种基于多尺度密集生成对抗网络的水下图像增强方法及网络模型的训练方法.pdf
本发明提供了一种基于多尺度密集生成对抗网络的水下图像增强方法及网络模型的训练方法，多尺度密集生成对抗网络模型包括生成器网络和判别器网络，生成器网络包括由多尺度密集特征提取MSDB模块组成的跳跃连接块。模型除了非饱和损失、L1距离和梯度损失之外，还添加VGG感知损失来增强UWGAN的结构，通过非饱和损和L1损失和梯度损失能够更清晰的保留地面的真实值，感知损失用来比较图像特征空间的差异，使得网络能够更好地恢复水下图像的细节信息，进行水下图像增强，增加图像的清晰度。
2023-11-06
10
713KB
基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法.docx
基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法标题：基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法摘要：水下图像获取困难且存在诸多噪声和失真问题，这严重限制了水下图像在各种应用领域的有效利用。为了克服这一问题，本文提出了一种基于改进条件生成对抗网络（CGAN）的水下图像增强方法。该方法通过引入生成器和判别器的改进网络架构以及新的损失函数，能够有效减少水下图像中的噪声和失真，提高图像的清晰度和对比度。实验结果表明，所提出的方法在水下图像增强任务中具有较好的性能和可行性。1.引言水下图像是指在水下环境中采集的图像，其
2024-10-27
5
11KB
基于条件生成对抗网络的水下图像增强方法及系统.pdf
本发明提出了一种基于条件生成对抗网络的水下图像增强方法及系统，通过提取并融合多尺度局部特征以及全局特征来校正退化水下图像的色彩，通过构建用于水下图像增强的注意力模块AMU来提升特征提取效果，在训练中引入感知损失与总变差损失来提升生成图像的质量，抑制噪声出现。本发明的方法可为智能化水产养殖的行为监测、病害识别等高层次视觉任务提供清晰的水下环境信息，推动智能集约化水产养殖健康可持续发展。
2023-06-28
10
921KB
基于多尺度生成对抗网络的大气湍流图像复原.pptx
基于多尺度生成对抗网络的大气湍流图像复原目录添加目录项标题多尺度生成对抗网络的基本原理生成对抗网络（GAN）的概述多尺度GAN的工作原理大气湍流对图像的影响多尺度GAN在图像复原中的应用多尺度生成对抗网络在大气湍流图像复原中的优势克服图像细节丢失的问题提高图像的视觉效果提升图像的分辨率增强图像的稳定性多尺度生成对抗网络在大气湍流图像复原中的实现方法数据预处理网络架构设计训练过程损失函数的选择与优化多尺度生成对抗网络在大气湍流图像复原中的实验结果与性能评估实验设置与数据集实验结果展示性能评估指标结果分析与讨
2024-10-08
20
4.7MB