开放环境下的视觉数据增强与感知
开放环境下的视觉数据获取过程容易受到各种复杂因素的干扰,导致数据质量低,严重影响了机器感知精度。本项目针对开放环境下的视觉数据内容看不清、机器感知不准确的挑战,以深度学习为技术主线,融合“自底向上”的数据驱动与“自顶向下”的知识引导,提出开放环境下的视觉数据增强与感知方法,构建视觉数据增强与感知系统,为影视画质增强、移动端AI智能摄影、智慧交通等国家重大需求提供关键技术支撑。
图像增强方法 图像增强方法
研究基础图像视频退化模型构建方法 揭示了图像退化过程的内在机理,提出了不依赖于图像类型的特征度量准则; 提出了知识建模与数据驱动相结合的判别式退化模型构建方法,有效地刻画了复杂环境下噪声和离群点的分布性质; 根据Google Sch
2022-10-31