基于dehazenet改进的网络有哪些
时间: 2023-12-29 08:02:46 浏览: 33
基于DehazeNet改进的网络包括:
1. AOD-Net:在DehazeNet的基础上引入了大气光估计模块,可以更准确地估计图像中的大气光,从而提高去雾效果。
2. GFN:基于DehazeNet和残差网络的深度去雾网络,通过引入残差块和全局特征融合模块,提高了去雾效果和网络的鲁棒性。
3. DCPDN:基于DehazeNet和双向循环神经网络的深度去雾网络,可以在多个尺度上对图像进行去雾,提高了网络的适应性和效果。
4. FFA-Net:通过引入注意力机制和反卷积层,提高了网络对低层特征的重视程度和图像细节的保留程度,从而提高了去雾效果。
5. CDCN:基于DehazeNet和卷积循环神经网络的深度去雾网络,可以对图像进行连续帧去雾,适用于视频去雾场景。
相关问题
dehazenet算法改进
DehazeNet算法是一种用于图像去雾的深度学习算法。DehazeNet通过从端到端自动学习所有组件来改进现有的去雾方法。它由级联的卷积层和池化层组成,并采用适当的非线性激活函数。DehazeNet的体系结构包括特征提取、多尺度映射、局部极值和非线性回归四个顺序操作。这些设计使得DehazeNet能够更好地估计媒体传输,从而实现更好的去雾效果。
dehazenet去雾matlab
DehazeNet是一种用于图像去雾的深度学习模型,它可以通过输入一张有雾的图像,输出一张清晰的无雾图像。DehazeNet是基于卷积神经网络(CNN)的模型,通过学习大量的有雾和无雾图像对之间的关系,来实现去雾的效果。
在Matlab中使用DehazeNet进行图像去雾,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据:收集有雾和无雾的图像对作为训练数据集。可以使用现有的数据集,或者自己创建一个数据集。
2. 搭建DehazeNet模型:在Matlab中使用深度学习工具箱,可以使用卷积神经网络工具箱来搭建DehazeNet模型。可以选择已经训练好的模型进行微调,或者从头开始训练一个新的模型。
3. 数据预处理:对输入的有雾图像进行预处理,例如调整大小、归一化等操作。
4. 训练模型:使用准备好的训练数据集对DehazeNet模型进行训练。可以使用深度学习工具箱提供的训练函数进行训练。
5. 测试与应用:使用训练好的DehazeNet模型对新的有雾图像进行去雾操作。将有雾图像输入到模型中,得到去雾后的清晰图像。
6. 评估与调优:对去雾结果进行评估,可以使用一些评价指标如PSNR、SSIM等来衡量去雾效果。根据评估结果,可以对模型进行调优或者改进。