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RSS订阅原创 24’AAAI-Omni-Kernel Network for Image Restoration完全核形态的图像恢复网络文章概括
受基于strip的自注意，我们还使用1×K和K ×1深度卷积来获取strip形状的上下文信息。：受局部信息在图像恢复中起重要作用这一事实的启发，除了捕获大规模感受野的外，一个非常简单但有效的局部分支，通过使用1 × 1深度卷积层进行局部信号整合。整体OKNet为类U-Net结构，ResGroup作为其中的基本模块，OKM作为U型结构的瓶颈的核心模块，具有巨大的卷积核（63*63）。：分为三个分支（局部分支，大分支和全局分支），三个分支的结果然后通过加法融合，并通过另一个1×1卷积整合出结果。
2024-06-27 21:00:41
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原创 23’TIP-Single Image Dehazing Using Saturation Line Prior-饱和度线先验去雾文章概括
论文摘要（部分）：有雾图的饱和度信息利于去雾，但现有的基于饱和度的去雾方法只关注像素本身的饱和度值，而饱和度在像素间的分布特性有待利用。在本文中，我们观察到在无雾图像局部斑块中具有相同表面反射系数的像元，在相应的经大气光归一化的朦胧图像中，其饱和度分量与其亮度分量的倒数呈现线性关系。此外，这种线性关系所描述的线在饱和度轴上的截距正是这些像素在无雾图像中的饱和度值。利用这种饱和特性，称为饱和线先验(SLP)，将传输估计转化为饱和线的构造。在此基础上，提出了一种去雾框架，利用像素间的内在相关性构造饱和度线。
2024-06-27 17:43:43
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原创 图像去雾入门
大气污染现象愈发严重，雾霾天气频繁出现，而当监控和遥感成像系统等采集图像视频的时候极易受到此类天气的影响，由此采集到的照片会有等问题，且会对人们造成一些影响（如下图）：1.影响人的观感，且不易识别图像内容；2.影响智能视觉系统处理任务，等。图1主观影响图2 客观影响。
2023-12-10 12:10:48
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原创 Vision Transformers for Single Image Dehazing简要概括
论文：https://arxiv.org/abs/2204.03883源码：https://github.com/IDKiro/DehazeFormer
2023-03-20 18:04:33
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空空如也
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