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   将选定结果: 

 基于改进生成对抗网络的水下激光图像后向散射光修复方法

张清博 张晓晖 韩宏伟

[摘要]为提高水下激光图像的质量,改进了生成对抗网络的生成网络,使其成为一种包含跳跃结?#36141;?#31354;洞卷积的深度卷积神经网络。利用该网络从自建数据集中学习待修复图像到目标图像的端到端?#25104;?#21442;数,再?#28304;?#26377;强后向散射光的水...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(04):041004

 一种基于深度卷积神经网络的水下光电图像质量优化方法

张清博 张晓晖 韩宏伟

[摘要]由于水体对光的吸收和散射, 水下光电图像具有低信噪比、?#25237;?#27604;度等特点, 导致目标难以识别, 限制了水下光电成像装备的实际应用和发展。为提高目标的探测精?#32676;?#35782;别率, 提出包含一维并行卷积和子像素卷积的深度卷积神...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(11):1110004

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