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深度学习驱动的水下图像增强与复原研究进展
深度学习驱动的水下图像增强与复原研究进展
作者:
丛润民
张晨
张禹墨
李重仪
赵耀
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水下图像
质量退化
图像增强与复原
深度学习
水下图像增强与复原数据库
摘要:
水下图像是水下信息的重要载体和呈现方式,对海洋资源的探索、开发、利用具有至关重要的作用.然而,由于客观成像环境和设备的限制,水下图像质量总是差强人意,具有对比度低、细节模糊、颜色偏差等退化现象,严重制约相关领域的发展.因此,如何通过后期算法对退化的水下图像进行增强和复原越来越受到学者们的关注.近些年,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的水下图像增强与复原技术取得了巨大进展.为了更加全面、立体地对现有方法进行梳理与归纳,紧跟最新研究进展,本文着重对深度学习驱动的水下图像增强与复原的方法和模型进行介绍,详细整理现有的水下图像数据集,分析现有基于深度学习方法的关键问题,并对未来发展方向进行展望.
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文献信息
篇名
深度学习驱动的水下图像增强与复原研究进展
来源期刊
信号处理
学科
工学
关键词
水下图像
质量退化
图像增强与复原
深度学习
水下图像增强与复原数据库
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
综述
研究方向
页码范围
1377-1389
页数
13页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.16798/j.issn.1003-0530.2020.09.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
赵耀
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张晨
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丛润民
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研究主题发展历程
节点文献
水下图像
质量退化
图像增强与复原
深度学习
水下图像增强与复原数据库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
主办单位:
中国电子学会
北京思得易咨询中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-0530
CN:
11-2406/TN
开本:
大16开
出版地:
北京鼓楼西大街41号
邮发代号:
18-143
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
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