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World File Search System图像增强
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
人工智能的工程应用
水培养基的吸收和散射特性在水下图像中引起了各种类型的失真，这严重影响了随后加工的准确性和有效性。在水下图像增强中，监督学习算法的应用受到了在实际应用中获得大量水下配对图像的困难的限制。作为解决方案，我们提出了基于水下图像增强方法（urd-uie）的不可详细说明。URD-UIE将内容信息（例如，纹理，语义）和样式信息（例如，色差，模糊，噪声和清晰度）与水下图像中图像（例如，色差，模糊，噪声和清晰度）从水下图像中，然后采用分离的信息来生成目标失真图像。我们提出的方法Urd-UIE采用了无监督的循环一致的对抗翻译体系结构，并结合了多个损失函数，以对每个模块的输出结果施加特定的约束，以确保增强前后水下图像的结构一致性。实验结果表明，在使用不配对数据训练时，URD-UIE技术有效地提高了水下图像的质量，从而显着改善了水下对象检测和语义分割的标准模型的性能。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
Hailo-15 AI 视觉处理器
Hailo-15 是一系列用于智能摄像头的 AI 视觉处理器。Hailo-15 片上系统 (SoC) 将 Hailo 的专利和经过现场验证的 AI 推理功能与先进的计算机视觉引擎相结合，可生成优质图像和高级视频分析。前所未有的 AI 容量既可用于 AI 驱动的图像增强，也可用于全面高效地处理多个复杂的深度学习 AI 应用程序。
诺瓦LCT
6.1 校准 ................................................................................................................................................................................ 30 6.1.1 设置在线校准参数 ................................................................................................................................................ 30 6.1.2 获取平均系数 ................................................................................................................................................ 31 6.1.3 管理校准系数 ................................................................................................................................................ 32 6.1.4 管理双重校准系数 ............................................................................................................................................. 35 6.2 调整亮度 ................................................................................................................................................................ 37 6.3 校正较亮像素 ............................................................................................................................................................. 42 6.4 设置高级色彩 ............................................................................................................................................................. 44 6.5 调整屏幕效果 ............................................................................................................................................................. 47 6.6 设置图像增强引擎 ............................................................................................................................................. 48 6.6.1 屏幕校准........................................................................................................................................... 48 6.6.2 快速设置 ................................................................................................................................................ 54
拉杰马哈尔煤田土地利用/植被覆盖测绘...
2.6.1 几何校正、纠正与地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成与分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图的准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18-31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论与建议 32-33
拉杰马哈尔煤田土地利用/植被覆盖测绘...
2.6.1 几何校正、纠正与地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成与分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图的准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18-31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论与建议 32-33
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2.6.1 几何校正、纠正与地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成与分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图的准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18-31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论与建议 32-33