【摘 要】
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为解决图像去雾后颜色偏暗以及去雾不彻底等问题,本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像去雾算法。以有雾图像为输入,首先经过预处理模块由单尺度卷积层提取有雾图像浅层信息,然后设计多尺度映射模块实现深度特征学习以及深、浅层特征融合,由反卷积模块还原图像尺寸,通过卷积操作得到有雾图像对应的粗透射率图。采用双边滤波法优化输出细透射率图,最后依据大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明:本文方法在合成
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61704143,No.62005232),福建省自然科学基金(No.2018J01566),厦门市青年创新基金(No.3502Z20206074)。
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为解决图像去雾后颜色偏暗以及去雾不彻底等问题,本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像去雾算法。以有雾图像为输入,首先经过预处理模块由单尺度卷积层提取有雾图像浅层信息,然后设计多尺度映射模块实现深度特征学习以及深、浅层特征融合,由反卷积模块还原图像尺寸,通过卷积操作得到有雾图像对应的粗透射率图。采用双边滤波法优化输出细透射率图,最后依据大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明:本文方法在合成有雾图像和自然有雾图像上均优于其他算法,其中合成有雾图像上的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM
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锰(Mn2+)离子掺杂的全无机CsPbCl3钙钛矿量子点具有独特的光学特性和纳米级颗粒尺寸,在Mini/Micro-LED显示器件中具有巨大的应用潜力。然而,当前CsPbCl3∶Mn2+钙钛矿量子点的荧光量子效率较低,无法满足实际应用需求。针对此问题,本文采用热注入法制备了钾(K+)离子和Mn2+离子共掺杂的CsPbCl3钙钛矿量子点,合成的CsPbCl
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