基于多尺度块级联的水下图像增强算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Underwater image enhancement algorithm based on multi-scale block cascade
由于水中悬浮物的散射以及水体对光的吸收,水下图像有严重的色偏、雾化以及模糊现象.针对现有基于深度学习的水下图像增强算法使用单一的卷积和上下采样方式,导致图像特征提取不充分的问题,本文构建了基于多尺度特征提取的下采样模块、上采样模块和特征提取模块,并在此基础上提出了一个基于多尺度特征提取块级联(MS-FEBC)的水下图像增强网络框架.为进一步提高网络的特征提取能力,在网络高维特征空间中添加了CBAM注意力机制.实验结果表明,与现有算法相比,本文算法…查看全部>>
郝骏宇;杨鸿波;侯霞;张洋
北京信息科技大学 自动化学院,北京 100089北京信息科技大学 自动化学院,北京 100089北京信息科技大学 自动化学院,北京 100089北京信息科技大学 自动化学院,北京 100089
计算机与自动化
水下图像增强级联网络多尺度特征提取
underwater image enhancementcascaded networkmulti-scale feature extraction
《液晶与显示》 2023 (9)
面向水声信道的多视点视频容错编码与传输关键技术研究
1272-1280,9
国家自然科学基金(No.62001035)北京市教委科研项目(No.KM202111232018)Supported by National Natural Science Foundation of China(No.62001035)Scientific Research Program of Beijing Municipal Education Commission(No.KM202111232018)
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