資料介紹
自然水體成像中湍流及懸浮顆粒等環境因素會造成水下采集的圖像存在扭曲失真、分辨率低、背景模糊等問題,為了解決上述問題并進一步提高圖像重建和復原的質量,提出了一種改進的基于殘差網絡的圖像超分辨率重建方法,該方法將網絡中的殘差密集塊和自適應機制進行融合,有效解決深度學習網絡中經常遇到的梯度爆炸冋題,冋時能夠抑制無用信息的學習,充分利用重要特征信息。為了使網絡適應水下噪聲環境,通過自建水下系統對目標板分別在清水中和渾濁微湍流水域中進行采集并對其進行圖像配對生成訓練對,并在河流和海洋水域下采集圖像生成測試集。實驗結果表明,在微湍流的海洋水域和河流水域中,較傳統的水下圖像處理和神經網絡算法,使用改進的殘差網絡算法能夠很妤地對水下圖像進行重建,重建圖像的邊緣信息得到了極大的保留,圖像的重建效果更好。
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