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科学岛团队提出新的网络方法,可显著提升水下成像质量

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水下成像面临着一系列严峻的挑战,如颜色失真、噪声干扰和低对比度问题,这些问题极大地削弱了图像的视觉质量。为了攻克这些难题,近日,科研团队提出了一种创新的方法——可学习全频变压器双生成对抗网络(LFT-DGAN)。

该方法首先引入了一种基于可逆卷积的图像分解技术,能够将水下图像的信息精准地分解为低频、中频和高频域,有助于更全面地提取图像特征;然后,利用图像通道和空间之间的相似性,构建了一个可学习的全频域变压器,促进不同信息分支之间的交流与融合;最后,开发了一种功能强大的双域鉴别器,具备学习水下图像空间特征的能力,能够深入捕捉其频域特征。

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