DLDN神经网络图像去雾算法
时间: 2023-10-07 21:10:46 浏览: 43
DLDN神经网络图像去雾算法是一种基于深度学习的图像去雾算法,它采用了多层卷积神经网络来恢复雾化图像的细节和对比度。该算法的主要思想是通过训练一个神经网络来学习雾化图像与原始图像之间的映射关系,从而实现图像去雾。
DLDN神经网络图像去雾算法的具体实现步骤如下:
1. 收集训练数据:收集一组包括有雾图像和对应的清晰图像的训练数据集。
2. 训练神经网络:使用收集到的训练数据训练一个多层卷积神经网络,以学习雾化图像与原始图像之间的映射关系。
3. 对测试图像进行去雾:将测试图像输入到已经训练好的神经网络中,通过网络输出的结果来恢复雾化图像的细节和对比度。
DLDN神经网络图像去雾算法相比传统的图像去雾算法具有更好的性能和鲁棒性,但是需要大量的训练数据和计算资源。
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