作者： 来源：智能科学与工程学院 点击数：次 更新时间：2020-11-27
报告名称：基于生成对抗网络的侧扫声呐图像灰度校正
报告时间：2020年11月28日14:00-15:00
报告地点：61#5024
报告人简介:葛晓坤（导师：叶秀芬），男，哈尔滨工程大学硕士研究生。
报告内容：侧扫声呐在成像过程中，由于声波在传播过程中的能量损失，导致声呐强度信号在传输过程中产生衰减，致使侧扫声呐图像出现灰度失真。因此，声呐图像进行灰度校正对后续图像处理具有重要意义。本文研究了现有声呐图像灰度校正方法，分析现有方法的局限性，针对侧扫声呐图像特点，提出了一种基于GANs的侧扫声呐图像灰度校正方法，引入感知损失函数，更好的保存了图像的高频信息。并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，本文方法具有不弱于当前方法的图像增强效果，同时较好的保留了图像细节。
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