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基于改进CycleGAN的煤矿井下低照度图像增强方法

吴佳奇 张文琪 陈伟 王帅

华中科技大学学报（自然科学版）2023，Vol.51Issue(5)：40-46,7.
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华中科技大学学报（自然科学版）2023，Vol.51Issue(5)：40-46,7.DOI:10.13245/j.hust.229323

基于改进CycleGAN的煤矿井下低照度图像增强方法

Image enhancement method of underground low illumination in coal mine based on improved CycleGAN

吴佳奇 1张文琪 1陈伟 2王帅3

作者信息

  • 1. 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083
  • 2. 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083||中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116
  • 3. 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083||内蒙古煤矿安全监察局鄂尔多斯监察分局,内蒙古自治区 鄂尔多斯 017000
  • 折叠

摘要

关键词

井下低照度图像增强/颜色失真/无监督学习/Retinex算法/注意力机制

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴佳奇,张文琪,陈伟,王帅..基于改进CycleGAN的煤矿井下低照度图像增强方法[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2023,51(5):40-46,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52274160,52074305,51874300) （52274160,52074305,51874300）

国家自然科学基金委员会-山西省人民政府煤基低碳联合基金资助项目(U1510115). （U1510115）

华中科技大学学报（自然科学版）

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-4512

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