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基于改进CycleGAN的水下图像颜色校正与增强
水下图像 深度学习 循环一致性生成对抗网络 颜色校正 图像增强
2024/1/17
针对水下观测图像的颜色失真和散射模糊问题,提出一种基于改进循环一致性生成对抗网络(Cycle-consistent generative adversarial networks,CycleGAN)的水下图像颜色校正与增强算法.为了利用CycleGAN学习水下降质图像到空气中图像的映射关系,对传统CycleGAN的损失函数进行了改进,提出了基于图像强边缘结构相似度(Strong edge and ...
融合暗原色先验和稀疏表示的水下图像复原
水下图像复原 暗原色先验 稀疏表示
2018/5/21
由于水下图像成像过程中受光的散射、噪声干扰等因素影响，致使图像质量严重退化。为了去除模糊和抑制噪声，改善水下图像质量，该文提出一种融合暗原色先验和稀疏表示的水下图像复原新方法。该方法首先利用暗原色先验理论计算水下图像的暗原色，然后基于稀疏表示理论对暗原色进行去噪和优化，基于改进后的暗原色计算水体透射率和光照强度以计算最终复原结果，可以同时达到去模糊和去噪的良好效果。实验结果表明，提出的方法有效提高...