數(shù)字圖像的前景扣取是從給定的圖像中完整的分離出前景和背景的一種技術(shù),該技術(shù)應(yīng)用廣泛,諸如電影特效制作等,然而圖像在戶外采集時(shí),由于我國(guó)霧霾天氣多發(fā),圖像常存在對(duì)比度低、顏色失真等退化,并且這類退化的圖像在前景的扣取任務(wù)或是在其他視覺(jué)處理任務(wù)中都難以被直接應(yīng)用。本文針對(duì)戶外圖像前景扣取在實(shí)際應(yīng)用中存在的困難,分別研究了戶外有霧環(huán)境下退化圖像的去霧復(fù)原技術(shù)和前景扣取技術(shù)。金字塔稠密網(wǎng)絡(luò)去霧算法是最新的去霧算法,該算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和物理模型進(jìn)行復(fù)原操作,算法效果較好,但該算法網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)較多,訓(xùn)練復(fù)雜。貝葉斯前景扣取算法是經(jīng)典的前景扣取算法,該算法基于貝葉斯框架,數(shù)學(xué)推導(dǎo)嚴(yán)密,但算法計(jì)算十分耗時(shí)。本文針對(duì)以上算法的不足,提出了多尺度稠密殘差網(wǎng)絡(luò)的去霧算法和貝葉斯框架下基于雙邊濾波的快速前景扣取算法,本文的主要貢獻(xiàn)有:1.本文針對(duì)金字塔稠密網(wǎng)絡(luò)存在的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)多、訓(xùn)練繁復(fù)等不足,提出一種多尺度稠密殘差網(wǎng)絡(luò)的去霧算法,該網(wǎng)絡(luò)為端到端的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),通過(guò)有霧圖像直接對(duì)無(wú)霧圖像進(jìn)行復(fù)原,實(shí)驗(yàn)效果更好;網(wǎng)絡(luò)中不存網(wǎng)絡(luò)嵌套和組合,訓(xùn)練過(guò)程中不需要分階段訓(xùn)練;網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)采用稠密殘差連接網(wǎng)絡(luò)模塊（Residua... 

【文章來(lái)源】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

無(wú)霧圖像

有霧圖像

金字塔稠密連接網(wǎng)絡(luò)去霧算法


本文編號(hào)：3222547