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多级特征逐步细化及边缘增强的图像去雾
被引量：
6
1
作者
傅妍芳
尹诗白
+2 位作者
邓箴
王一斌
胡殊豪
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1091-1100,共10页
为设计合理有效的神经网络框架,提高去雾算法的精度,保留完整的边缘细节,提出了常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)启发的多级特征逐步细化及边缘增强的去雾算法。利用多级特征提取子网络,从输入雾图中提取出包含细节信息...
为设计合理有效的神经网络框架,提高去雾算法的精度,保留完整的边缘细节,提出了常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)启发的多级特征逐步细化及边缘增强的去雾算法。利用多级特征提取子网络,从输入雾图中提取出包含细节信息的低级特征和包含语义信息的高级特征,用于后续去雾结果的逐步细化。受残差网络框架与ODE求解策略关联性启发,依据两步两阶的蛙跳方法Leapfrog设计出Leapfrog模块,并串联多个Leapfrog模块,模拟ODE离散的逼近求解过程,构造逐步细化的去雾子网络。此子网络中,每个Leapfrog模块在交替输入的低级/高级特征的互补信息引导下,不断细化前一个Leapfrog模块估计的去雾结果。受二阶微分算子实施边缘增强的启发,边缘增强子网络利用预训练的UNet估计最后一个Leapfrog模块的去雾图像边缘,并叠加到此去雾图像上得到增强边缘,保留细节的最终去雾结果。实验表明,在真实图像及合成图像上,本算法均能取得较好的去雾效果,且在视觉评价和客观评价方面优于已有的去雾算法,与EAAN相比去雾精度提高了5%,运行时间仅有0.032 s,能有效用于图像去雾的工程实践中。
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关键词
图像去雾
常微分方程
蛙跳法
边缘增强
神经网络
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职称材料
题名
多级特征逐步细化及边缘增强的图像去雾
被引量：
6
1
作者
傅妍芳
尹诗白
邓箴
王一斌
胡殊豪
机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
西南财经大学经济信息工程学院
宁夏大学信息工程学院
四川师范大学工学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1091-1100,共10页
基金
陕西省科技厅国际科技合作计划资助项目(No.2021KW-07)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(No.61502396)
西南财经大学2022年中央高校基本科研业务费专项项目(No.JKB2022047)。
文摘
为设计合理有效的神经网络框架,提高去雾算法的精度,保留完整的边缘细节,提出了常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)启发的多级特征逐步细化及边缘增强的去雾算法。利用多级特征提取子网络,从输入雾图中提取出包含细节信息的低级特征和包含语义信息的高级特征,用于后续去雾结果的逐步细化。受残差网络框架与ODE求解策略关联性启发,依据两步两阶的蛙跳方法Leapfrog设计出Leapfrog模块,并串联多个Leapfrog模块,模拟ODE离散的逼近求解过程,构造逐步细化的去雾子网络。此子网络中,每个Leapfrog模块在交替输入的低级/高级特征的互补信息引导下,不断细化前一个Leapfrog模块估计的去雾结果。受二阶微分算子实施边缘增强的启发,边缘增强子网络利用预训练的UNet估计最后一个Leapfrog模块的去雾图像边缘,并叠加到此去雾图像上得到增强边缘,保留细节的最终去雾结果。实验表明,在真实图像及合成图像上,本算法均能取得较好的去雾效果,且在视觉评价和客观评价方面优于已有的去雾算法,与EAAN相比去雾精度提高了5%,运行时间仅有0.032 s,能有效用于图像去雾的工程实践中。
关键词
图像去雾
常微分方程
蛙跳法
边缘增强
神经网络
Keywords
image dehazing
ordinary differential equation
leapfrog method
edge enhancement
convolutional neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多级特征逐步细化及边缘增强的图像去雾
傅妍芳
尹诗白
邓箴
王一斌
胡殊豪
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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