摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种山区公路视域障碍图像分割与图像增强处理方法,具体如下:采集山区公路场景图像,进行标注和数据集划分;基于采集的图像进行多模态光照校正和自适应透视校正,然后提取校正图像的频域梯度和空间梯度的幅值图进行自适应融合,生成融合增强梯度图;基于改进U‑Net构建山区公路视觉障碍检测模型,改进U‑Net中采用混合空洞卷积模块与通道重要性重标定机制、空间‑通道双路注意力门控机制、迭代式增强策略、在解码器各层级采用亚像素卷积操作以及通过举例变换加权机制校准检测结果,通过计算损失函数优化检测结果;最后经过训练、验证和测试,输出最重检测结果。本发明可以提升检测的准确性,降低模型对障碍度检测的敏感度。
技术关键词
图像增强
山区
图像分割
公路
校正
解码器
输出特征
可见光图像
空洞
注意力
损失函数优化
编码器特征
全局平均池化
卷积模块
像素
通道
场景
机制
系统为您推荐了相关专利信息
知识图谱嵌入方法
实体
图像增强
神经网络模型
直方图
功率因数校正PFC电路
控制芯片
响应误差
电流检测电阻
保护集成电路
遥感图像分割方法
局部结构特征
多尺度特征融合
融合特征
分支
医学图像增强方法
人机交互方式
基础
回路
非局部均值滤波
缺陷检测方法
匣钵
裂纹缺陷检测
裂纹识别
语义分割网络