典型文献
基于神经网络和偏振成像的多浑浊度水下图像恢复
文献摘要：
水下成像是海洋探索最常用的方法之一,越来越多的研究表明偏振是某些水下生物在低光照下拥有视觉的关键.提出了一种基于深度学习和偏振成像的多浑浊度水下图像恢复方法.通过拍摄清水和不同浑浊度的水下偏振图像获得多浑浊度水下偏振数据集.提出小尺寸神经网络,让网络更好地学习到不同浑浊度水下偏振信息到清晰水下图像的映射关系,并针对不同场景需求提出不同步长的滑动窗口叠加方法.结果 表明,所提出的偏振方法能有效恢复水下图像,在不同浑浊度下恢复的峰值信噪比相比原图平均提高47.39％.该方法将深度学习与偏振成像技术相结合,能够在多浑浊度环境下恢复水下图像,克服了利用普通图像得到的水下图像恢复效果差的问题.
文献关键词：
图像处理;水下图像恢复;神经网络;偏振成像;计算机视觉
中图分类号：
作者姓名：
桂心远;张然;成昊远;田连标;褚金奎
作者机构：
大连理工大学机械工程学院辽宁省微/纳米技术与系统重点实验室,辽宁大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]桂心远;张然;成昊远;田连标;褚金奎-.基于神经网络和偏振成像的多浑浊度水下图像恢复)[J].激光与光电子学进展,2022(04):54-60
A类：
B类：
偏振成像,浑浊度,水下图像恢复,水下成像,像是,低光照,照下,恢复方法,偏振图像,小尺寸,地学,偏振信息,映射关系,同场,不同步,步长,滑动窗口,复水,峰值信噪比,原图,技术相结合,恢复效果,计算机视觉
AB值：
0.211072
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