当前位置： 首页 > news >正文

基于AOD-Net与GAN的深度学习去雾算法开发

news 2025/6/8 12:58:02

基于AOD-Net与GAN的深度学习去雾算法开发

1. 引言

1.1 图像去雾研究意义

大气散射现象导致的图像质量退化对计算机视觉应用产生严重影响…

2. 理论基础

2.1 大气散射物理模型

经典模型描述为：
I ( x ) = J ( x ) t ( x

http://www.xdnf.cn/news/647389.html

相关文章：

  • 【Spring】Spring AI 核心知识（一）
  • LSTM三个门控机制详解
  • 电池预测 | 第28讲 基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测
  • 对Spring IOC与AOP的理解
  • 深度学习在图像识别中的创新应用及其挑战
  • Innodb底层原理与Mysql日志机制深入刨析
  • 如何利用 Spring Data MongoDB 进行地理位置相关的查询？
  • vue+cesium示例：3Dtiles三维模型高度调整(附源码下载)
  • [IMX] 08.RTC 时钟
  • BGP笔记的基本概要
  • Linux进程通信之管道机制全面解析
  • Python基于Django的主观题自动阅卷系统【附源码、文档说明】
  • ​《分布式年夜》
  • export、export default和module.exports有什么区别
  • RocketMQ 深度解析：消息中间件核心原理与实践指南
  • 【Linux】进程 信号的产生
  • Vue修饰符全解析
  • ISO 26262-5 区分失效模式
  • OWASP Juice-Shop靶场(⭐⭐)
  • （1-6-2）Java泛型
  • 基于 PARE-YOLO 的多尺度注意力融合小目标检测模型
  • SRS流媒体服务器(7)源码分析之拉流篇
  • JavaScript数据类型及内置函数详解目录
  • 【数据集】2020年150m分辨率全球城市建筑高度数据集
  • 阿里云OSS Api工具类不使用sdk
  • Javase 基础加强 —— 08 IO流
  • 林曦词典|创造力
  • 第3章 Java的基本成设计结构
  • Python 程序如何高效地调试
  • 使用Python从GHCN-Daily数据库下载和处理历史天气数据：完整指南