摘要
本申请提供的基于SAD‑Net网络的频域图像去雾方法、系统、介质、程序产品及终端,本申请对有雾图像进行下采样处理,可以减少后续模型运行过程中百分之七十五的浮点运算量。并且使用SAD‑Net网络模型,可以在去雾过程中增加高频细节,缓解了下采样导致的高频细节丢失。同时直接使用原图直接减去雾分布图,可以使信息丢失更少。本申请的图像去雾方法,可以使目标图像去雾后,细节更加突出,高频信息更加丰富,检测目标更加明显。
技术关键词
图像去雾方法
Sigmoid函数
图像去雾模型
小波变换处理
去雾图像
卷积模块
注意力
网络
计算机程序代码
图像去雾系统
计算机程序产品
上采样
解码器
电子终端
编码器
尺寸
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
图片分类方法
特征提取器
草图特征提取
图片分类模型
积层
岩石分类方法
深度集成学习
门控循环单元
弱分类器
样本
加速卡
节点
子模块
Sigmoid函数
状态更新指令
心血管支架
缺陷检测方法
人工神经网络模型
Adam算法
训练卷积神经网络