经典AOD-Net(All in One Dehazing Network)去雾后的图像存在细节清晰度不足、明暗反差过大和画面昏暗等问题。为了解决这些图像去雾问题,提出一种在AOD-Net基础上改进的多尺度算法。改进的网络结构采用深度可分离卷积替换传统卷积方式...经典AOD-Net(All in One Dehazing Network)去雾后的图像存在细节清晰度不足、明暗反差过大和画面昏暗等问题。为了解决这些图像去雾问题,提出一种在AOD-Net基础上改进的多尺度算法。改进的网络结构采用深度可分离卷积替换传统卷积方式,减少了冗余参数量,加快了计算速度并有效地减少了模型的内存占用量,从而提高了算法去雾效率;同时采用多尺度结构在不同尺度上对雾图进行分析和处理,更好地捕捉图像的细节信息,提升了网络对图像细节的处理能力,解决了原算法去雾时存在的细节模糊问题;最后在网络结构中加入金字塔池化模块,用于整合图像不同区域的上下文信息,扩展了网络的感知范围,从而提高网络模型获取有雾图像全局信息的能力,进而改善图像色调失真、细节丢失等问题。此外,引入一个低照度增强模块,通过明确预测噪声实现去噪的目标,从而恢复曝光不足的图像。在低光去雾图像中,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有显著提升,处理后的图片具有更高的整体自然度。实验结果表明:与经典AOD-Net去雾的结果相比,改进算法能够更好地恢复图像的细节和结构,使得去雾后的图像更自然,饱和度和对比度也更加平衡;在RESIDE的SOTS数据集中的室外和室内场景,相较于经典AOD-Net,改进算法的PSNR分别提升了4.5593 dB和4.0656 dB,SSIM分别提升了0.0476和0.0874。展开更多
针对目前遥感影像中烤烟边缘识别效率低且识别精度低等问题,文章提出一种融合轻量化ASPP和U-Net框架的遥感影像烤烟种植区域提取模型。首先,该模型在U-Net编码层和解码层连接处加入轻量化空洞空间金字塔池化模块;其次,该模型将线性整流...针对目前遥感影像中烤烟边缘识别效率低且识别精度低等问题,文章提出一种融合轻量化ASPP和U-Net框架的遥感影像烤烟种植区域提取模型。首先,该模型在U-Net编码层和解码层连接处加入轻量化空洞空间金字塔池化模块;其次,该模型将线性整流函数(Rectified Linear Unit,ReLU)替换为ReLU6激活函数,能够在低精度计算时压缩动态范围,从而使算法更具鲁棒性;最后,该模型通过采用形态学孔洞填充构建标签图后处理算法,实现分割结果优化。为验证该模型框架的有效性和适用性,文章采用无人机遥感影像作为实验数据集,构建与传统语义分割模型的对比实验以及消融实验等。实验结果表明,通过与FCN、U-Net、SegNet和DeepLabV3+等传统语义分割算法相比较,文章提出的模型获得了较好的分割效果,其像素准确率和平均交并比分别为93.7%和84.1%。此外,该模型在保证模型精度的情况下,还能够提高模型的计算速度。展开更多
文摘经典AOD-Net(All in One Dehazing Network)去雾后的图像存在细节清晰度不足、明暗反差过大和画面昏暗等问题。为了解决这些图像去雾问题,提出一种在AOD-Net基础上改进的多尺度算法。改进的网络结构采用深度可分离卷积替换传统卷积方式,减少了冗余参数量,加快了计算速度并有效地减少了模型的内存占用量,从而提高了算法去雾效率;同时采用多尺度结构在不同尺度上对雾图进行分析和处理,更好地捕捉图像的细节信息,提升了网络对图像细节的处理能力,解决了原算法去雾时存在的细节模糊问题;最后在网络结构中加入金字塔池化模块,用于整合图像不同区域的上下文信息,扩展了网络的感知范围,从而提高网络模型获取有雾图像全局信息的能力,进而改善图像色调失真、细节丢失等问题。此外,引入一个低照度增强模块,通过明确预测噪声实现去噪的目标,从而恢复曝光不足的图像。在低光去雾图像中,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有显著提升,处理后的图片具有更高的整体自然度。实验结果表明:与经典AOD-Net去雾的结果相比,改进算法能够更好地恢复图像的细节和结构,使得去雾后的图像更自然,饱和度和对比度也更加平衡;在RESIDE的SOTS数据集中的室外和室内场景,相较于经典AOD-Net,改进算法的PSNR分别提升了4.5593 dB和4.0656 dB,SSIM分别提升了0.0476和0.0874。
文摘针对目前遥感影像中烤烟边缘识别效率低且识别精度低等问题,文章提出一种融合轻量化ASPP和U-Net框架的遥感影像烤烟种植区域提取模型。首先,该模型在U-Net编码层和解码层连接处加入轻量化空洞空间金字塔池化模块;其次,该模型将线性整流函数(Rectified Linear Unit,ReLU)替换为ReLU6激活函数,能够在低精度计算时压缩动态范围,从而使算法更具鲁棒性;最后,该模型通过采用形态学孔洞填充构建标签图后处理算法,实现分割结果优化。为验证该模型框架的有效性和适用性,文章采用无人机遥感影像作为实验数据集,构建与传统语义分割模型的对比实验以及消融实验等。实验结果表明,通过与FCN、U-Net、SegNet和DeepLabV3+等传统语义分割算法相比较,文章提出的模型获得了较好的分割效果,其像素准确率和平均交并比分别为93.7%和84.1%。此外,该模型在保证模型精度的情况下,还能够提高模型的计算速度。
