請用此 Handle URI 來引用此文件：
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/80210| 標題: | 基於深度學習的單張夜晚陰雨影像除雨與強化演算法 Deep Learning-based Single Nighttime Rainy Image Deraining and Enhancement Algorithm |
| 作者: | Shao-Yeh Huang 黃紹曄 |
| 指導教授: | 貝蘇章(Soo-Chang Pei) |
| 關鍵字: | 夜晚影像強化,夜晚下雨除雨,生成對抗網路,卷積神經網路, Nighttime Image Enhancement,Nighttime Rainy Image Enhancement,Generative Adversarial Network,Convolutional Neural Network, |
| 出版年 : | 2021 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 在惡劣的天氣條件下(尤其是在下雨的夜晚) 將使圖像質量下降，並導致許多基於視覺的應用失敗，例如自動駕駛和物體檢測。為了解決該問題並從夜間陰雨圖像中獲得清晰的圖像，我們提出了一種基於深度學習的單張夜間陰雨圖像除雨與強化模型。該模型包含兩個子模型：首先，亮度增強網絡基於對抗生成網路(GAN) 架構，用於將夜間陰雨圖像的亮度調整為更加清晰與明亮。然後，雨水去除網絡使用上下文相關的擴張網絡從強化後的圖像中除去除雨水條紋。基於改良JORDER和EnlightenGAN的訓練架構，提出的方法可以同時增強亮度效果並消除夜間多雨圖像的雨紋。透過在生成數據集和真實數據集上進行廣泛的實驗，所提出的方法比現有技術有了顯著的改進。 |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/80210 |
| DOI: | 10.6342/NTU202100915 |
| 全文授權: | 同意授權(全球公開) |
| 顯示於系所單位： | 電信工程學研究所 |
文件中的檔案：
| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
| U0001-2105202111543300.pdf | 49.44 MB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
系統中的文件，除了特別指名其著作權條款之外，均受到著作權保護，並且保留所有的權利。