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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求. 相似文献
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随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深,鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现,鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰,而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题,提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先,提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开,从而减少图像背景对检索的干扰;其次,为了使图像特征包含一定的空间位置信息,利用空间金字塔的理论对图像进行分割,在此基础上,将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征;;最后,得到检索结果。为验证所提算法的有效性,在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比:在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%,查全率最多分别提高7%和22%;比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%,查全率最多分别提高36%和22%;从而证明所提算法是有效的,能有效提升鱼类图像的检索效果。 相似文献
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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献