| 基于改进AOD-Net的图像去雾算法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>8145 K | |
| 標簽： 图像去雾 AOD-Net 残差连接 | |
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| 文檔介紹：为了更好解决图像去雾后颜色失真、去雾不彻底和耗时等问题，提出了一种基于改进AOD-Net的图像去雾算法。首先，在原有的卷积模块中引入残差连接，并保留了第二个特征融合层第一层的特征信息，以增强网络的特征提取能力。其次，在第三个特征融合层后引入注意力模块，强化雾图中的关键特征信息，抑制无关背景干扰。最后，采用新的复合损失函数进行训练。实验结果表明，改进算法在公共数据集上的峰值信噪比提高了3.8 dB，结构相似性达到了93.6%。相较于其他去雾算法，该算法在去雾精度和处理效率方面均表现出色。 | |
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