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针对低光照条件下采集的图像存在视觉感官较差、细节信息丢失的问题,本文基于非线性相机响应函数模型,提出了一种融合传统优化策略和深度学习技术的低光照图像增强方法。该方法采用非线性相机响应函数模型生成更优的中间图像,并通过专门设计的神经网络实现对中间图像细节的进一步增强。利用自建数据库和公共数据库对该方法进行测试,并与现有的方法进行比较。结果表明,在传统优化方法的支持下,所提出的深度学习方法能够恢复低光照图像的清晰细节,更接近真实的参考图像,为智能导航和自动驾驶提供高质量图像。 相似文献
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防洪风险分析中改进的组合分布模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
洪水变量分布的选择是防洪风险分析中的一个重要工作 ,目前常用 P- 分布来描述洪水的随机特性 .建立在组合分布模型的基础上 ,本文提出了改进的组合分布模型 ,给出了不同情况下求最优分界点的模型 .实例计算表明 ,改进的组合分布模型在理论和应用上都优于原始分布 ,它能较好地反映洪水的风险 相似文献
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