摘要
本发明公开了一种基于去雾算法的实验图像增强方法,涉及图像去雾增强技术领域,包括以下步骤:获取实验视频流图像;复制实验视频流图像,得到视频流分支图像;采用基于深度学习的去雾算法对实验视频流图像进行去雾处理,得到去雾后视频流图像;采用图像融合算法对去雾后视频流图像和视频流分支图像进行融合,得到融合视频流图像;对融合视频流图像进行直方图均衡化,输出增强视频流图像。本申请通过使用基于深度学习的去雾算法并结合图像融合算法和直方图均衡化,对实验视频流图像进行去雾和细节色彩恢复,在提高化学实验图像的去雾效果的基础上保证了画面真实性。
技术关键词
视频流
图像增强方法
图像融合算法
图像去雾算法
直方图均衡化
浅层特征提取
融合特征
残差学习
高频特征
对齐模块
子模块
注意力
感知损失函数
分支
瓶颈结构
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