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基于Retinex-Net网络模型的渐晕图像校正
图像处理 | 更新时间：2024-07-26

    • 基于Retinex-Net网络模型的渐晕图像校正

    • Correction of vignetting images based on Retinex-Net network model

    • “在图像处理领域，针对渐晕效应影响机器视觉性能的问题，本研究对Retinex-Net网络模型进行改进，通过添加空洞卷积和改进图像去噪，有效提升了校正性能，为图像质量提升提供了新方案。”
    • 液晶与显示   2024年39卷第7期 页码：929-938

    • DOI：10.37188/CJLCD.2023-0194    

      中图分类号： TP391.41

    • 收稿日期：2023-05-25，

      修回日期：2023-06-20，

      纸质出版日期：2024-07-05

    移动端阅览

  • 黄丹丹, 王菲, 刘智, 等. 基于Retinex-Net网络模型的渐晕图像校正[J]. 液晶与显示, 2024,39(7):929-938. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0194.

    HUANG Dandan, WANG Fei, LIU Zhi, et al. Correction of vignetting images based on Retinex-Net network model[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2024, 39(7): 929-938. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0194.

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相关作者

王惠绩
黄丹丹
王菲
刘智
高晗
马静
郭中华
马志强

相关机构

长春理工大学 空间光电技术国家地方联合工程研究中心
宁夏大学 沙漠信息智能感知重点实验室
宁夏大学 电子与电气工程学院
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院
长春理工大学 电子信息工程学院
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