基于深度学习的红外图像增强
时间: 2024-05-05 14:14:11 浏览: 24
基于深度学习的红外图像增强是近年来新兴的研究方向之一,其目的是通过深度学习算法对红外图像进行增强,提高图像质量,增强图像细节信息和边缘特征,同时减少图像噪声和伪影。具体的方法包括卷积神经网络(CNN)、自编码器(Autoencoder)等。
其中,卷积神经网络是一种广泛应用的深度学习算法,通过训练卷积神经网络模型,可以对红外图像进行超分辨率重构、去噪、增强等操作,从而提高图像质量。自编码器也是一种常用的深度学习算法,其主要思想是将输入数据压缩成一个特征向量,再通过解码器将其还原为原始数据,从而实现对红外图像的增强。
此外,基于深度学习的红外图像增强还有一些其他的方法,比如GAN(生成对抗网络)等,这些方法在实际应用中也取得了不错的效果。
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