基于卷积神经网络的舰船图像增强算法 |
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引用本文: | 闫飞,冯春成.基于卷积神经网络的舰船图像增强算法[J].舰船科学技术,2019(16). |
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作者姓名: | 闫飞 冯春成 |
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作者单位: | 绵阳职业技术学院;西南科技大学 |
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摘 要: | 为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。
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关 键 词: | 卷积神经网络 同态滤波器 舰船图像 增强算法 时间复杂度 |
Ship image enhancement based on convolutional neural network |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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