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针对雾霾情况下室内外图像深度难以估计的问题,提出了融合感知损失函数的单幅雾霾图像深度估计方法.首先采用双尺度网络模型对雾霾......
在图像分类领域,对抗样本指对原图进行人眼不易察觉的改动后得到的、可让分类器产生错误分类结果的图像。现有的对抗样本生成算法......
近年来,文本到图像的生成任务在计算机视觉与自然语言领域一直是一个重要的研究热点,该任务的目的是将一句描述性语言文本作为输入......
有损压缩图像的复原一直是图像处理领域备受关注的话题,多年来针对压缩图像复原的研究也取得了显著的效果。但大多数压缩图像复原......
随着神经网络体系结构和损失函数的深入研究,卷积神经网络模型在图像处理领域(低、高层图像处理任务)得到了越来越广泛的应用。但......
【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolut......
提高图像分辨率是近年来研究人员关注的热点,尤其在医学图像方面,已有很多研究成果。其中,B超图像在生成以及传输过程中,往往会受......
图像修复在研究中仍然具有挑战性,现阶段的图像修复算法往往存在修复边缘模糊,修复区域与其周边区域存在明显不一致的问题。本文提......
目的基于生成式对抗网络的超分辨模型(SRGAN)以感知损失函数作为优化目标,有效解决了传统基于均方误差(MSE)的损失函数导致重建图......
利用深度学习进行超分辨重建已经获得了极大的成功,但是目前绝大多数网络结构依然存在训练以及重建速度较慢,一个模型仅能重建一个......
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为应对极端天气对码头集装箱图像处理的影响,提高图像算法的识别率,采用条件生成式对抗网络(CGAN)算法去除图像中的雨雪痕迹,将欧......
