您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法
图像处理 | 更新时间:2024-06-27
    • 基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法

    • Image defogging algorithm based on multi-scale residual feature fusion

    • 在图像去雾技术领域,研究者提出了一种基于多尺度残差特征融合的去雾算法,有效提升了图像清晰度,降低了背景噪声干扰,为解决雾霾天气下图像质量退化问题提供了新方案。
    • 液晶与显示   2024年39卷第6期 页码:822-832
    • DOI:10.37188/CJLCD.2023-0129    

      中图分类号: TP391
    • 纸质出版日期:2024-06-05

      收稿日期:2023-04-06

      修回日期:2023-05-06

    扫 描 看 全 文

  • 谢欣丹, 李晓艳, 王鹏, 等. 基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法[J]. 液晶与显示, 2024,39(6):822-832. DOI: 10.37188/CJLCD.2023-0129.

    XIE Xindan, LI Xiaoyan, WANG Peng, et al. Image defogging algorithm based on multi-scale residual feature fusion[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2024,39(6):822-832. DOI: 10.37188/CJLCD.2023-0129.

  •  
  •  

0

浏览量

18

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于多分支空谱特征增强的高光谱图像分类
基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类
基于改进YOLOx的弱光照环境车辆检测方法
基于主干增强和特征重排的反无人机目标跟踪

相关作者

王鹏
李铁
李文许
王军国
高乔裕
刘和
宋璎珞
胡龙湘

相关机构

辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院
国网黑龙江省电力有限公司 综合信息中心
哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院 黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室
西安建筑科技大学 信息与控制工程学院
江苏省交通工程建设局
0