基于深度學(xué)習(xí)的惡劣戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境圖像恢復(fù)方法

摘要： 為實(shí)現(xiàn)惡劣戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下降質(zhì)圖像的有效恢復(fù)、降低環(huán)境因素對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知的干擾,構(gòu)建一種全新的、端到端的圖像恢復(fù)方法 —–門(mén)控采樣網(wǎng)絡(luò)(GSNet).該網(wǎng)絡(luò)以編碼塊-解碼塊為基本架構(gòu),以CNNs與門(mén)控卷積為編碼與解碼機(jī)制,以壓縮和激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)為編碼塊與解碼塊的連接機(jī)制,以高階信息重要程度的重標(biāo)定區(qū)分目標(biāo)與背景特征,以通道粒度因子壓縮方法為輕量化策略,實(shí)現(xiàn)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)惡劣環(huán)境圖像的快速恢復(fù).相關(guān)...