An End-to-End Underwater-Image-Enhancement Framework Based on Fractional Integral Retinex and Unsupervised Autoencoder

As an essential low-level computer vision task for remotely operated underwater robots and unmanned underwater vehicles to detect and understand the underwater environment, underwater image enhancement is facing challenges of light scattering, absorption, and distortion. Instead of using a specific...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Fractal and fractional Ročník 7; číslo 1; s. 70
Hlavní autoři:	Yu, Yang, Qin, Chenfeng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.01.2023
Témata:	Algorithms Autonomous underwater vehicles Coders Computer vision Datasets Deep learning Distortion Fractional calculus fractional integral Retinex Haze Image enhancement Machine vision Robots underwater image enhancement Underwater robots unsupervised autoencoder
ISSN:	2504-3110, 2504-3110
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!