Advertisement

为深度学习图像去雾的数据库。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该数据集专门为深度学习图像去雾任务而设计，其中包含250张高分辨率的清晰图像，并配有250*8个不同清晰度级别的对应图像，以提供更丰富的训练数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 用于图像去雾的深度学习数据集
    优质
    本研究构建了一个专门用于图像去雾任务的深度学习数据集，旨在提升在各种环境条件下处理模糊图片的质量与效率。 用于深度学习图像去雾的数据集包含了250张清晰的图片以及每张对应8种不同程度清晰度的变体图像共计2000张。
     
  • 基于深度学习的单张图像去雾方法
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习技术的新型算法，能够有效处理单张雾霾影响下的图像，恢复清晰度和色彩细节。该方法通过模拟不同天气条件下的成像过程，训练神经网络模型去除图像中的雾霾效应，从而提高视觉效果及后续分析精度。 本段落提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。该方法利用卷积神经网络来学习雾天图像与清晰图像在YUV颜色空间（其中Y代表亮度，UV代表彩度）各通道之间的映射关系，从而实现去雾效果。所设计的网络结构包含两个相同的特征模块，并且每个模块中都采用了多尺度卷积、常规卷积以及跳跃连接等技术。 实验结果表明，在使用合成雾天图像数据集和自然雾天图像数据集进行测试时，该算法能够有效地恢复出清晰度高、对比度强的图片。无论是主观评价还是客观指标上，所提出的去雾方法都优于现有的其他比较算法。
     
  • 基于深度学习的图像去雾技术研究.pdf
    优质
    本论文深入探讨了利用深度学习方法改善图像去雾效果的技术。通过分析和实验验证，提出了一种新的算法模型，显著提升了去雾处理的质量与效率。该研究为解决复杂天气条件下成像问题提供了新思路和技术支持。 本段落档介绍了一种基于深度学习的图像去雾方法。
     
  • 基于深度学习的低光照环境下图像去尘/去雾算法
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习技术的创新算法，专为改善低光条件下图像中的灰尘和雾气问题而设计。该方法通过优化神经网络模型，在保持原有细节的同时显著提升图像清晰度，适用于多种视觉应用场景，如夜间监控、摄影等。 基于深度学习的低照度图像去粉尘/去雾算法专注于提升在光线不足条件下图像的质量，通过先进的技术手段去除图像中的粉尘或雾霾影响，从而增强视觉效果与细节展现能力。
     
  • 深度学习下的图像库
    优质
    深度学习下的图像库探索了如何利用深度学习技术进行大规模图像数据的处理与分析，涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容。 图像库包含公交车、马、犀牛等各种数据，供训练和测试使用。资源来自互联网，仅供学习交流。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 基于深度学习的图像除雾方法.pdf
    优质
    本论文提出了一种基于深度学习技术的新型图像除雾算法，通过训练神经网络自动去除图像中的雾霾效应，显著提升图像清晰度和视觉效果。 本段落档探讨了基于深度学习的图像去雾算法的相关研究与应用。通过分析现有技术的局限性，并提出了一种新的方法来改善图像在雾霾环境下的清晰度和细节表现，从而提升用户体验和视觉效果。该文档详细介绍了模型的设计思路、实验设置以及与其他传统及现代去雾技术进行对比的结果分析，为后续相关领域的研究提供了有价值的参考与启示。
     
  • 图像去雾指标评估.rar_Matlab代码_图像去雾_图像去雾评价_图像去雾质量评价_图像平均梯度
    优质
    本资源提供了一套用于评估图像去雾效果的Matlab代码，采用图像平均梯度等方法衡量去雾后图像的质量。适用于研究与开发人员使用。 本资源提供了一套用于评价图像去雾质量的MATLAB代码，并新增了可见变比、平均梯度以及饱和像素百分比这三个指标来评估去雾后的图像效果。下载并解压文件后，将MATLAB路径设置为该解压文件夹，然后运行主函数即可开始使用。
     
  • 基于双域分解的多尺度深度学习方法用于单幅图像去雾
    优质
    本研究提出一种创新的双域分解多尺度深度学习框架，专门针对单幅图像去雾问题。该方法通过在不同空间和频率上进行有效信息提取与处理，显著提升了图像清晰度及视觉效果。 为了解决传统单幅图像去雾算法因受限于雾图先验信息而导致的颜色失真问题以及现有深度学习去雾方法由于网络模型的局限性而产生的残留效应,本段落提出了一种基于双域分解的多尺度深度学习技术来处理单一有雾图像。该方案设计了一个包含低频和高频子网在内的多尺度神经网络架构，以更有效地进行去雾操作。 具体步骤如下：首先使用双边滤波器对输入的模糊图片进行高、低频分量分离；接着通过所构建的深度学习模型分别处理这些频率成分，并从中提取出相应的透射率信息。然后将得到的不同层次上的传输图合并，以获得整个图像的真实透射率分布情况。 最后一步是借助大气散射理论来还原清晰度较高的无雾版本图片。实验结果显示，在合成和实际场景下的有雾照片中应用该方法均能表现出色，并且在主观感受及客观指标上都超过了现有的对比算法。
     
  • 深度学习中的钓鱼图像数据集
    优质
    本数据集专为深度学习研究设计，包含大量标注清晰的钓鱼活动相关图片，旨在促进渔业监控及生态保护领域的算法开发与应用。 包含六百余张钓鱼图像数据，这些数据已经过简单清洗和筛选，适用于深度学习模型的测试、训练以及目标检测算法。