基于卷积神经网络的实景图像去雾算法及其硬件加速技术研究_第1页
基于卷积神经网络的实景图像去雾算法及其硬件加速技术研究_第2页
基于卷积神经网络的实景图像去雾算法及其硬件加速技术研究_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于卷积神经网络的实景图像去雾算法及其硬件加速技术研究基于卷积神经网络的实景图像去雾算法及其硬件加速技术研究

摘要：实景图像去雾是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从有雾图像中还原清晰的透明图像。随着人工智能的快速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）作为一种强大的图像处理工具，被广泛应用于实景图像去雾算法中。为了进一步提高实时性和效果，本研究结合硬件加速技术对卷积神经网络的实景图像去雾算法进行了深入研究。

1.引言

随着人们对图像质量和视觉感受要求的不断提高，实景图像去雾技术应运而生。实景图像去雾的目标是通过对有雾图像进行处理，消除或减弱由于大气散射引起的雾霾效应，还原出透明且清晰的图像。传统的去雾算法主要基于图像的暗通道先验、快速风险的思想，但其在复杂场景下效果有限。卷积神经网络作为一种强大的图像处理工具，能够通过训练大量数据来提取图像中的深层次特征，已经在实景图像去雾中取得了显著的成果。

2.基于卷积神经网络的实景图像去雾算法

卷积神经网络具有深度学习的特点，可以通过大量图像数据进行训练来提取丰富的特征。在实景图像去雾任务中，卷积神经网络主要包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等基本结构。使用卷积层和池化层可以提取图像中的空间特征，通过全连接层和输出层可以生成去雾图像。

3.硬件加速技术在实景图像去雾算法中的应用

为了提高实时性和效果，本研究引入了硬件加速技术来加速实景图像去雾算法。硬件加速技术主要包括图像预处理、卷积计算和后处理等步骤。首先，使用FPGA加速器对输入图像进行格式转换和存储优化，以提高数据处理的效率。然后，利用FPGA加速器来加速卷积计算过程，使得卷积神经网络的运算速度大大提升。最后，在输出图像上应用后处理算法，进一步提高图像的质量和清晰度。

4.实验结果与分析

本研究在多个真实场景下进行了实验，通过卷积神经网络和硬件加速技术对有雾图像进行处理，得到了清晰的去雾图像。与传统的去雾算法相比，基于卷积神经网络的实景图像去雾算法在图像清晰度和细节保留方面具有明显的优势。同时，结合硬件加速技术后，实时性得到显著提升，满足了实际应用的需求。

5.结论

本研究基于卷积神经网络的实景图像去雾算法结合了硬件加速技术，取得了较好的效果。通过充分利用神经网络的特点和硬件加速的优势，可以进一步提升实景图像去雾算法的清晰度和实时性。未来，还可以探索如何结合其他深度学习算法和硬件加速技术，进一步提高实景图像去雾算法的性能。

本研究表明，基于卷积神经网络的实景图像去雾算法结合硬件加速技术在实验中取得了良好的效果。通过硬件加速技术的应用，包括图像预处理、卷积计算和后处理等步骤的加速，实现了实时性的有显著提升。与传统的去雾算法相比，该算法在图像清晰度和细节保留方面具有明显的优势。通过充分利用神经网络的特点和硬件加速的优势，

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论