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目前主流图像去雾算法输出的结果图像存在颜色失真、边缘模糊的问题.为改善上述问题，提出一种基于深度学习的图像去雾算法，所提算法......
傅里叶叠层成像是一种实现光学系统高分辨率、大视场成像的技术。传统FP方法的高分辨率重建过程需要较高的孔径重叠率，导致采集图像......
近年来,人工智能的快速发展改变了人们的生活。许多人工智能相关技术如无人驾驶、智能机器人等需要依赖物体的深度信息,因此深度估......
当今医学影像分割在医学影像处理分析领域中扮演着关键角色,影像分割的精准度会直接影响到病情的分析与诊断。传统的分割算法受限......
现有的统计图问答任务算法大多依赖于大型的预训练深度网络获取图像的特征,但采用预训练的方式不能保障算法在场景任务下的泛化能......
为解决图像语义分割任务中面对的分割场景的复杂性、分割对象的多样性及分割对象空间位置的差异性问题, 提高语义分割模型的精度, ......
目的 基于深度学习方法提出一种稠残U-net神经网络,探讨其在放疗定位CT上自动预测甲状腺轮廓的可行性,以减少放疗中甲状腺所受辐射......
在单传感器数码相机图像采集系统的彩色滤波阵列中,每个像素仅捕获单一颜色分量,并且在彩色图像重构过程中图像边缘等高频区域的伪......
航拍目标检测一直是目标检测技术研究的热点和难点,不论是在民用领域还是军事领域都对航拍目标检测有着广泛的需求,具有极高的研究......
监控重点海域的海上舰船目标分布对于发展海洋经济、监管海上交通、保障海上安全和国防建设等方面具有重要意义。但是,舰船目标检......
通过肺部CT影像进行肺结节检测是肺癌早期筛查的重要手段,而候选结节的假阳性筛查是结节检测的关键部分。传统的结节检测方法主要......
人脸超分辨率重建是一种对低分辨率人脸处理获取对应高分辨率人脸的低成本技术,又称人脸幻生。为了使重建的人脸图像有更清晰的细......
针对传统烟雾检测方法中提取的图像特征鲁棒性较差的问题,提出了基于稠密卷积神经网络(DenseNet)的烟雾识别方法。首先,利用卷积操......
由于传统的端到端记忆神经网络模型特征表示能力不足、无法很好地表示各个记忆之间的联系,导致其在数据集b Ab I中的位置推理和路......
目的针对已有网络对于卷积特征图利用率低下,从而导致高倍数图像重建质量不高的情况,提出一种多尺度稠密卷积网络(SRMD)。方法对SR......
基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和......
为更好地提取烟雾图像的全局特征,提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法.依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积,扩大卷积核的感......
基于连续视频流的人体行为识别是人机交互领域的一项关键技术,其在监控安防、医疗护理和游戏娱乐等领域的应用中都展现出了优异的......
身份识别技术在现代社会生活中充当着很重要的角色,与人们的生活息息相关。人脸身份识别技术具有直观性优异、非接触性强以及隐蔽......
合成孔径雷达(SAR)图像已广泛应用于舰船监视。近年来,深度学习方法开始逐渐应用于SAR图像舰船检测任务中,然而该类方法在处理尺寸......
单传感器捕获的彩色近红外(RGB-NIR)图像存在光谱干扰,从而导致重建出的标准彩色图像(RGB)图像与近红外(NIR)图像存在色彩失真以及......
单幅图像去雨的目的是去除含雨图像中的雨线,恢复出清晰的无雨图像。而已有的单幅图像去雨算法存在残留雨线,丢失背景细节信息等问......
