用卷积滤波器matlab代码-DefenceNet:国防网

用卷积滤波器matlab代码国防网 使用深度卷积神经网络（IEEE访问）去除单幅图像栅栏 [] [] 在诸如动物园和体育设施之类的公共场所，围栏的存在常常使游客和专业摄影师感到烦恼。 需要一种后处理工具，以从图像或视频产生不遮挡的视图。 此“防护”任务分为两个阶段：一个阶段用于检测围栏区域，另一个阶段用于填充缺失的部分。 十多年来，已经提出了各种用于基于视频的防护的方法。 但是，仅提出了几种基于单图像的方法。 在本文中，我们专注于单图像栅栏去除。 常规方法由于内容信息较少而遭受不准确和不稳健的栅栏检测和修复。 为了解决这些问题，我们在图像处理中结合了基于深度卷积神经网络（CNN）和经典领域知识的新颖方法。 在训练过程中，我们需要获取围栏图像和相应的非栅栏地面真实图像。 因此，我们从真实图像中合成自然的栅栏图像。 此外，空间过滤处理（例如Laplacian过滤器和Gaussian过滤器）提高了CNN用于检测和修复的性能。 我们提出的方法可以自动检测围栏并生成清晰的图像，而无需任何用户输入。 实验结果表明，我们的方法对于各种围栏图像都是有效的。 引文 如果使用此代码，请引用本文。 @ART