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水下图像增强和修复算法综述
被引量:
14
1
作者
魏郭依哲
陈思遥
+1 位作者
刘玉涛
李秀
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第9期2561-2569,2589,共10页
因受到光线散射和吸收、水体杂质、人工光源等因素影响,水下成像质量较低,很难满足生产作业的需求,而水下图像的增强和复原技术有助于提升水下机器视觉的能力。为帮助研究者掌握水下图像处理领域的研究方法和现有技术,对水下图像增强和...
因受到光线散射和吸收、水体杂质、人工光源等因素影响,水下成像质量较低,很难满足生产作业的需求,而水下图像的增强和复原技术有助于提升水下机器视觉的能力。为帮助研究者掌握水下图像处理领域的研究方法和现有技术,对水下图像增强和复原方法进行综述。首先对水下图像存在的主要退化类型进行分析;分别对水下图像增强、复原的经典方法和最新进展进行总结,系统梳理了水下图像质量评测体系和公开数据集;最后对水下图像处理未来的研究趋势进行了展望。
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关键词
水下图像增强
水下图像复原
深度学习
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职称材料
题名
水下图像增强和修复算法综述
被引量:
14
1
作者
魏郭依哲
陈思遥
刘玉涛
李秀
机构
清华大学深圳国际研究生院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第9期2561-2569,2589,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(41876098)
中国博士后科学基金资助项目(2019M650686)
+1 种基金
国家重点研发计划资助项目(2020AAA0108303)
深圳市科创委资助项目(JCY20200109143041798)。
文摘
因受到光线散射和吸收、水体杂质、人工光源等因素影响,水下成像质量较低,很难满足生产作业的需求,而水下图像的增强和复原技术有助于提升水下机器视觉的能力。为帮助研究者掌握水下图像处理领域的研究方法和现有技术,对水下图像增强和复原方法进行综述。首先对水下图像存在的主要退化类型进行分析;分别对水下图像增强、复原的经典方法和最新进展进行总结,系统梳理了水下图像质量评测体系和公开数据集;最后对水下图像处理未来的研究趋势进行了展望。
关键词
水下图像增强
水下图像复原
深度学习
Keywords
underwater image enhancement
underwater image restoration
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水下图像增强和修复算法综述
魏郭依哲
陈思遥
刘玉涛
李秀
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
14
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