基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法研究.docx
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基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法研究 本文研究基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法,旨在解决水下图像增强问题。 CycleGAN是一种基于生成对抗网络的图像迁移算法,但原始的CycleGAN存在一些问题,如固定大小的卷积核容易造成图像信息的丢失,原始循环一致损失函数仅是对输入图像和重构图像的颜色约束,无法满足生成图像与真实图像结构上的相似。 本文结合了深度学习和图像增强技术,提出了基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法。该算法通过改进CycleGAN的生成器网络,使用多尺度特征融合和 SSIM loss 函数来提高生成图像的质量。实验结果表明,提出的算法可以有效地提高浑浊水体图像的可视性和质量。 本文的主要贡献包括: 1. 提出了基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法,解决了原始CycleGAN的限制。 2. 使用多尺度特征融合和 SSIM loss 函数来提高生成图像的质量。 3. 通过实验验证,证明了提出的算法可以有效地提高浑浊水体图像的可视性和质量。 本文的研究结果对于水下图像增强和浑浊水体图像处理具有重要意义,也能够为水下目标确认、水下地形勘测、海底物种监测、海底管道探伤、海底光缆铺设、无人潜航器导航、定位、避障和目标识别等场合提供技术支持。 知识点: 1. CycleGAN:一种基于生成对抗网络的图像迁移算法,可以实现非配对图像迁移学习任务。 2. 生成对抗网络(GAN):一种深度学习算法,可以生成高质量的图像。 3. 深度卷积生成对抗网络(DCGAN):一种基于深度学习的生成对抗网络,可以生成高质量的图像。 4. Wasserstein GAN(WGAN):一种基于生成对抗网络的算法,可以生成高质量的图像。 5. Pix2Pix:一种基于生成对抗网络的图像迁移算法,要求输入图像是成对的。 6. SKNet:一种基于深度学习的网络模块,可以实现多尺度特征融合。 7. SSIM:一种衡量图像相似性的指标,可以用来衡量生成图像与真实图像之间的相似性。 8. 浅水体图像增强:一种基于图像处理的技术,可以提高浅水体图像的可视性和质量。 9. CycleGAN 的限制:原始CycleGAN存在一些问题,如固定大小的卷积核容易造成图像信息的丢失,原始循环一致损失函数仅是对输入图像和重构图像的颜色约束,无法满足生成图像与真实图像结构上的相似。 本文研究的基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法可以有效地提高浑浊水体图像的可视性和质量,对水下图像增强和浑浊水体图像处理具有重要意义。
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