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一种基于深度卷积神经网络的水下光电图像质量优化方法
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文件大小: 14mb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：由于水体对光的吸收和散射, 水下光电图像具有低信噪比、低对比度等特点, 导致目标难以识别, 限制了水下光电成像装备的实际应用和发展。为提高目标的探测精度和识别率, 提出包含一维并行卷积和子像素卷积的深度卷积神经网络, 利用其从水下光电图像训练集中学习优化图像质量的参数, 实现了去噪和对比度增强。实验结果表明, 相比于经典去噪方法和对比度增强方法联合处理的结果, 本文方法得到的峰值信噪比和均方根对比度分别平均提高了2.93 dB和14.41, 能够有效地权衡去噪、对比度增强和亮度提升等, 获得适合人眼视觉感受的图像, 且处理单幅图像的平均速度是经典方法的9.46倍。利用测试集对网络进行测试, 其在一定范围内较好地优化了图像质量, 具有一定的泛化特性。
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