期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CycleGAN的水下图像增强算法
1
作者
胡志润
李然
《现代电子技术》
2023年第23期79-84,共6页
针对水下图像亮度低、颜色失真以及纹理模糊等问题,提出多尺度循环对抗(MCA)损失函数并用于CycleGAN中,构建了MCA-CycleGAN算法。该网络的生成器是基于U-Net并加入了多尺度卷积和空洞残差卷积,能有效增强水下图像的亮度、颜色以及纹理...
针对水下图像亮度低、颜色失真以及纹理模糊等问题,提出多尺度循环对抗(MCA)损失函数并用于CycleGAN中,构建了MCA-CycleGAN算法。该网络的生成器是基于U-Net并加入了多尺度卷积和空洞残差卷积,能有效增强水下图像的亮度、颜色以及纹理细节信息;亮度均衡方面采用了全卷积模块,使图像亮度分布均匀进而获得较好的主观视觉。判别器模块采用双重判别器,较好地提取图像的细节信息进而促进整个网络模型生成更高质量的图像。实验证明,该网络模型与其他模型相比,在PSNR、UIQM和UCIQE客观指标上分别提升了4.602、0.131 1和0.032 7,且生成的增强图像更清晰、更自然、更符合人类的主观视觉。
展开更多
关键词
水下图像增强
MCA-CycleGAN
U-Net
全卷积模块
双重判别器
图像纹理
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CycleGAN的水下图像增强算法
1
作者
胡志润
李然
机构
大连海洋大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
2023年第23期79-84,共6页
基金
辽宁省教育厅科研项目(LJKZ0730)
中国医药教育协会2022重大科学攻关问题和医药技术难题重点课题(2022KTM036)。
文摘
针对水下图像亮度低、颜色失真以及纹理模糊等问题,提出多尺度循环对抗(MCA)损失函数并用于CycleGAN中,构建了MCA-CycleGAN算法。该网络的生成器是基于U-Net并加入了多尺度卷积和空洞残差卷积,能有效增强水下图像的亮度、颜色以及纹理细节信息;亮度均衡方面采用了全卷积模块,使图像亮度分布均匀进而获得较好的主观视觉。判别器模块采用双重判别器,较好地提取图像的细节信息进而促进整个网络模型生成更高质量的图像。实验证明,该网络模型与其他模型相比,在PSNR、UIQM和UCIQE客观指标上分别提升了4.602、0.131 1和0.032 7,且生成的增强图像更清晰、更自然、更符合人类的主观视觉。
关键词
水下图像增强
MCA-CycleGAN
U-Net
全卷积模块
双重判别器
图像纹理
Keywords
underwater image enhancement
MCA⁃CycleGAN
U⁃Net
full convolutional module
double discriminator
image texture
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CycleGAN的水下图像增强算法
胡志润
李然
《现代电子技术》
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
