基于双分支特征提取的水下图像复原OA
Underwater image restoration based on double-branch feature extraction
水下成像的复杂性,严重影响图像质量.为解决水下图像存在的颜色失真、亮度底等问题,提出一种双分支水下图像复原模型.复原模型利用双分支特征提取架构提取水下图像不同层次,不同尺度的特征,实现提取特征的完整性;利用残差结构做中间特征处理环节,增强网络学习能力,提高训练速度;且在残差模块中引入空洞卷积以增大感知野,融合两个分支提取的特征信息;最后残差的输出通过重建模块进行上采样得到清晰水下图像复原图.通过在损失函数中增加感知损失函数,最大程度保留水下图像的…查看全部>>
覃小峰;贾晓芬;赵佰亭
安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
信息技术与安全科学
图像处理水下图像双分支特征提取空洞卷积多尺度特征提取深度学习
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2021 (1)
基于集成学习的联合去噪去马赛克方法研究
31-36,6
国家自然科学基金(61501006)国家重点研发计划专项资助(2016YFC0600908)安徽省重大科技专项项目(16030901012)安徽省高校自然科学研究重大资助项目(KJ2018ZD008)安徽理工大学2019年研究生创新基金项目(2019CX2048)资助项目.