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      計算機網絡信息中心在圖像數據處理研究中取得進展

      發布時間:2021/9/8 17:04:21編輯:Ma Liang
      已有1114人關注

       
       
        
        圖像去霧是圖像處理經典問題之一,旨在從給定的模糊圖像中精確恢復清晰圖像。中國科學院計算機網絡信息中心大數據部外籍博士后Farah Deeba和博士生Fayaz A. Dharejo對深度學習在低級計算機視覺任務圖像去霧中的應用開展研究,相關成果以A novel image dehazing framework for robust vision-based intelligent systems為題,發表在International Journal of Intelligent Systems上。
        該研究提出一種漸進式兩階段圖像去霧網絡框架來克服當前圖像去霧算法的挑戰。該框架分為兩步:第一階段是提取編碼器和解碼器結構的多尺度圖像特征。第二階段是顏色校正模型(CCM),負責檢索接近地面實況的平衡顏色。其中,編碼-解碼器網絡由密集殘差注意力單元(DRAU)組成,該單元包含具有像素注意力機制的通道注意力。加權信息和霧度差異在沒有DRAU的情況下在各種通道的特征不一致。DRAU對這些不同的特征和像素進行不均等地處理,為處理各種類型的詳細信息的知識方面提供了更多通用性。
        在SOTS室內和室外測試數據集上,研究使用最佳發布的峰值信噪比指標33.55–33.44 dB和SSIM 0.9619–0.9714對結果進行測試,結果表明研究提出的兩階段網絡在視覺和定量方面均超過了目前最先進的算法。
       

      微信號:ayiwangapp17

      (來源: 中國科學院科技產業網 )

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