基于Transformer的单幅图像去雾算法综述OA北大核心CSTPCD
Survey of Transformer-Based Single Image Dehazing Methods
图像去雾是一种低级的计算机视觉任务,旨在对雾天降质图像进行预处理,通过恢复其颜色对比度、细节纹理等信息,提高图像的可视性和质量,还原清晰的无雾图像,为后续高级视觉任务(如目标检测、目标追踪、目标分割等)的执行奠定基础.近年来,基于神经网络的去雾算法取得了不错的去雾效果,诸多基于Trans-former的图像去雾算法逐渐被提出.但目前缺少对基于Transformer的图像去雾算法进行全面分析和总结的综述.为了弥补这一空缺,对基于Transforme…查看全部>>
As a fundamental computer vision task,image dehazing aims to preprocess degraded images by restoring color contrast and texture information to improve visibility and image quality,thereby the clear images can be recov-ered for subsequent high-level visual tasks,such as object detection,tracking,and object segmentation.In recent years,neural network-based dehazing methods have achieved notable success,with a growing number of Transformer-based dehazing approa…查看全部>>
张凯丽;王安志;熊娅维;刘运
贵州师范大学 大数据与计算机科学学院,贵阳 550025贵州师范大学 大数据与计算机科学学院,贵阳 550025贵州师范大学 大数据与计算机科学学院,贵阳 550025西南大学 人工智能学院,重庆 400715
计算机与自动化
Transformer图像去雾数字图像处理深度学习
Transformerimage dehazingdigital image processingdeep learning
《计算机科学与探索》 2024 (5)
1182-1196,15
国家自然科学基金地区基金项目(62162013)贵州师范大学学术新苗基金项目(黔师新苗[2022]30号). This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(62162013),and the New Academic Talent Fund Project of Guizhou Normal University([2022]No.30).
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