基于分块多尺度卷积神经网络的图像去模糊算法.pdf

基于卷积神经网络的图像去雾算法研究.docx PAGE30 PAGE24 基于卷积神经网络的图像去雾算法研究摘要随着近代产业的发展，空气中的汽车尾气和工业废气的排放量大幅度增加。正如我们所知道的那样，在雾多的天气下，尘埃和烟等漂浮在大气中的粒子会吸收、散射很多光，导致各种收集的图像质量的劣化。画质的劣化可能影响许多计算机视觉系统的运行。图像有雾的主要原因是空气污染和环境污染对图像质量造成的影响。目前，有必要开发一种算法和相关应用，可以去除雾并实时改善画质。但是近年来的图像去雾算法存在大片空中区位内难以特征提取、低滤波效率等问题。为了保证图像有一个比较优良的去雾效果，本人在这篇

2024-12-29 约2.11万字 44页立即下载

基于全卷积神经网络的图像修复算法研究.pdf 基于全卷积神经网络的图像修复算法研究 161203105333

2021-10-21 约3.69万字 36页立即下载

基于深度多尺度卷积神经网络的图像去雾方法研究.pdf 摘要摘要随着工业化和城市化的快速发展使得太雾天气变得愈发频繁，严重影响了图像采集和处理。雾天会导致采集到的图像对比度降低、色彩失真，进而影响到图像的识别和应用效果。因此，图像去雾技术的研究具有重要的现实意义和应用价值。本文致力于解决目前图像去雾算法存在的问题，并创新性地提出了三种基于深度多尺度卷积神经网络的图像去雾算法。以下是本文的主要研究内容2 (1)为了克服传统去雾算法易受到先验知识影响的局限性，提出了一种利用色彩信息进行去雾处理的端到端图像去雾算法。该算法基于YUV色彩壁间与图像去雾处理的契合性，将图像分解为亮度分量Y和色度分量U、V。通过双分支增强网络提高亮度分量的对

2025-04-03 约9.23万字 60页立即下载

2025-02-27 约1.14万字 16页立即下载

2025-03-02 约1.89万字 26页立即下载

《基于基于VGG-16卷积神经网络的动物图像识别算法设计》12000字.docx PAGE2 基于基于VGG-16卷积神经网络的动物图像识别算法设计摘要对于当前的动物图像识别领域，海量的动物图像数据的存在，使得研究人员的工作量急剧增加，对这些数据需要进行大量的分析并做到分类处理，同时，在根据普通的卷积神经网络设计的方法进行构建特征提取模型的时候，计算机的工作量十分庞大的问题，本文在卷积神经网络的理论和动物图像特征提取的基础上，将动物图像特征识别和卷积神经网络模型进行了融合，提出了基于VGG-16卷积神经网络的动物图像的特征提取与分类的方法。动物图像特征的提取以及卷积神经网络模型的搭建则是通过Python语言以及卷积神经网络的搭建工具Tensorflow进行设计与实现。通

2025-03-08 约1.85万字 21页立即下载

基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究资料集.docx 基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究资料集目录一、基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究项目申报书二、基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究立项申请书三、基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究阶段性成果报告四、基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究最终成果报告 基于卷积神经网络的广告图像生成与优化算法研究项目申报书一、项目概述随着互联网技术的飞速发展，广告行业在当今社会扮演着至关重要的角色。广告图像作为广告传播的重要载体，其质量和效果直接影响着广告的传播效果。然而，在传统的广告图像制作过程中，存在诸多问题，如设计效率低下、创意有限、制作成本高昂等。

2025-03-29 约8.22千字 19页立即下载

基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法研究.docx 基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法研究一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化信息时代，图像作为重要的信息载体，广泛应用于各个领域，如医学影像、卫星遥感、安防监控、数字娱乐等。然而，由于图像采集设备的硬件限制、传输过程中的噪声干扰以及存储压缩等因素，获取的图像往往存在分辨率较低的问题，这严重影响了图像的视觉质量和信息表达能力。例如，在医学影像中，低分辨率图像可能导致医生难以准确识别病变细节；在安防监控中，无法清晰分辨嫌疑人的面部特征和行为动作。图像超分辨率复原技术旨在通过算法将低分辨率图像重建为高分辨率图像，恢复丢失的细节信息，从而提升图像的质量和应用价值。传统的图像超分辨率方法

2025-02-28 约6.45千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率的算法优化研究.docx PAGE10 PAGE17 PAGE10 基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率的算法优化研究摘要随着信息技术的发展，图像是人们获取外界信息的主要途径之一，分辨率的提高可以改善人眼所感知到的图像信息。因此，人们对高分辨率图像的需求日益增长。超分辨率技术是生成更高分辨率图像的一种重要方法。近年来，基于卷积神经网络的图像超分辨率算法在质量和速度上都取得了巨大的进步，逐渐成为主流研究方向。同时，在超分辨率网络中引入注意力机制，也是近期的研究热点之一。本文主要针对超分辨率重建网络中引入的注意力层次及其本身的复杂程度进行研究。基本网络框架基于卷积神经网络，结合残

2024-06-01 约4.06万字 56页立即下载

基于卷积神经网络的舌苔图像分割与病理分析算法研究.docx 基于卷积神经网络的舌苔图像分割与病理分析算法研究在中医诊断中，舌苔分析是一个重要的环节，它能够反映出人体的健康状况和潜在疾病。传统的舌苔分析依赖于医生的经验和主观判断，这在一定程度上限制了诊断的准确性和客观性。随着计算机技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的广泛应用，为舌苔图像的自动分割和病理分析提供了新的可能性。在模型训练过程中，采用反向传播算法和梯度下降方法来优化模型的参数。同时，使用交叉验证等技术来评估模型的性能，避免过拟合现象的发生。训练完成后，算法将能够自动识别舌苔图像中的不同区域，并对其进行准确的分割。在病理分析方面，算法将提取舌苔的颜色、纹理等特征，并与正

2025-03-09 约1.55千字 3页立即下载

基于卷积神经网络的遥感图像场景分类算法：原理、优化与应用.docx 一、引言 1.1研究背景与意义随着航天技术和传感器技术的飞速发展，遥感图像的获取变得日益便捷和高效，大量高分辨率、多光谱的遥感图像被源源不断地采集。这些图像蕴含着丰富的地球表面信息，涵盖了从自然地理环境到人类社会活动的各个方面，为众多领域的研究和应用提供了不可或缺的数据支持。在这样的背景下，遥感图像场景分类作为遥感信息处理的关键环节，显得尤为重要。在资源管理领域，准确的遥感图像场景分类能够帮助我们清晰地了解土地利用状况，比如精准识别出耕地、林地、建设用地等不同类型的土地，从而为合理规划土地资源、制定科学的土地政策提供有力依据，保障土地资源的高效利用和可持续发展。在农业方面，通过对遥感图像

2025-02-25 约3.42万字 26页立即下载

基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法：原理、应用与优化研究.docx 基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法：原理、应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在数字化信息飞速发展的时代，图像作为信息传递的重要载体，广泛应用于医学、安防、遥感、影视等众多领域。随着各领域对图像质量要求的不断提高，图像超分辨率复原技术逐渐成为研究热点。高分辨率图像能够提供更丰富的细节信息，对于图像的分析、识别和理解至关重要。然而，受限于图像采集设备的硬件条件、传输带宽以及存储成本等因素，在实际应用中，我们常常获取到的是低分辨率图像。这些低分辨率图像在放大或进行进一步处理时，往往会出现模糊、锯齿等问题，严重影响图像的质量和后续应用效果。例如，在安防监控领域，低分辨率的监控图像可

2025-03-02 约6.38万字 49页立即下载

基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法.pptx 基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法汇报人：2024-01-28 引言级联卷积神经网络基本原理基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法设计实验结果与分析算法性能评估与讨论总结与展望目录 01引言数字图像易编辑性导致篡改问题严重随着图像处理技术的发展，数字图像越来越容易被篡改，因此图像篡改检测成为了一个重要的研究领域。图像篡改检测在多个领域具有广泛应用图像篡改检测在司法鉴定、新闻报道、社交媒体等领域具有广泛的应用价值，能够有效地打击虚假信息和维护社会公正。图像篡改检测的背景与意义国内在图像篡改检测方面已经取得了一定的研究成果，包括基于传统特征提取的方法和基于深度学习的方法等。国内研究现状国外

2024-06-13 约3.41千字 26页立即下载

基于双路三维卷积神经网络的肝脏肿瘤图像分割算法的深度剖析与实践.docx 基于双路三维卷积神经网络的肝脏肿瘤图像分割算法的深度剖析与实践一、引言 1.1研究背景与意义肝脏作为人体最大的内脏器官，承担着新陈代谢、解毒等重要功能，是维持生命活动的关键器官之一。然而，肝脏也是肿瘤的高发部位，其中肝癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着人类的生命健康。据世界卫生组织（WHO）数据显示，2020年全球肝癌新发病例数约为90.5万例，死亡病例数约为83万例，肝癌在全球癌症发病率中位居第六，在癌症死亡率中位列第四。在中国，肝癌同样是严重的健康问题，是第三大常见癌症和第二大癌症死亡原因，2020年新发病例数约为41.1万例，死亡病例数约为39.1

2025-04-24 约3.28万字 25页立即下载

基于卷积神经网络的颅脑肿瘤图像分割算法研究.pdf 摘要脑肿瘤是一种在人类脑组织内异常生长的细胞集群，可分为良性和恶性两类，严重威胁患者的身心健康。核磁共振成像（MagneticResonanceImaging,MRI）技术的高灵敏度和优越的软组织对比使其成为脑肿瘤研究和诊断的重要工具，脑肿瘤的早期检测和准确分析对于及时治疗和提高患者生存率至关重要。从MRI脑图像中手动分割肿瘤非常主观繁琐且容易出错。随着深度学习技术的飞跃发展，脑肿瘤图像自动分割已成为医学成像领域的一个新兴研究方向。但由于脑肿瘤图像的复杂性，如噪声、低

2025-05-03 约10.92万字 65页立即下载