No-referencia calidad evaluación basada en red neuronal convolucional de doble canal para mejora de imagen submarina
Autores: Hu, Renzhi; Luo, Ting; Jiang, Guowei; Lin, Zhiqiang; He, Zhouyan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
No-referencia calidad evaluación basada en red neuronal convolucional de doble canal para mejora de imagen submarina
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Imágenes submarinas
Algoritmos de mejora de imagen
Red neuronal convolucional de doble canal
Método de evaluación de calidad
Módulo de fusión de características
Mecanismo de atención
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Las imágenes submarinas son importantes para tareas de visión submarina, sin embargo, su calidad a menudo se degrada durante la captura de imágenes, lo que promueve la generación de algoritmos de Mejora de Imágenes Submarinas (UIE). Este documento propone un método de evaluación de calidad basado en una Red Neuronal Convolucional de Doble Canal (DC-CNN) para evaluar el rendimiento de diferentes algoritmos de UIE.
Descripción
Las imágenes submarinas son importantes para tareas de visión submarina, sin embargo, su calidad a menudo se degrada durante la captura de imágenes, lo que promueve la generación de algoritmos de Mejora de Imágenes Submarinas (UIE). Este documento propone un método de evaluación de calidad basado en una Red Neuronal Convolucional de Doble Canal (DC-CNN) para evaluar el rendimiento de diferentes algoritmos de UIE.