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基于注意力生成对抗网络的图像强光去除
1
作者
赵心驰
姜策
何为
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第4期524-531,共8页
图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助...
图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。
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关键词
生成对抗网络
注意力矩阵辅助
压缩-激励模块
图像恢复
强光去除
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职称材料
题名
基于注意力生成对抗网络的图像强光去除
1
作者
赵心驰
姜策
何为
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室
中国科学院大学
成都中科微信息技术研究院有限公司
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第4期524-531,共8页
基金
the National Key Research and Development Program of China(2018YFC1505204-2)
Key Deployment Project of Chinese Academy of Sciences(KFZD-SW-431)
Chengdu’s Major Scientific and Technological Innovation Projects(2019-YF08-00082-GX)。
文摘
图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。
关键词
生成对抗网络
注意力矩阵辅助
压缩-激励模块
图像恢复
强光去除
Keywords
GAN(generative adversarial networks)
attention map-auxiliary
squeeze-and-excitation block
image restoration
highlights-removal
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力生成对抗网络的图像强光去除
赵心驰
姜策
何为
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022
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