科创中国

电子信息技术,广播电视技术,通信技术

采集的图像常常会因为恶劣天气(雨雾)造成失真，进而影响视觉任务。因此，需要设计一个高效的方法用于增强图像,改善图像质量。本项目基于循环残差机制，设计轻量快速的深度学习网络，实现了快速有效的图像去雾去雨，使得图像质量大幅度的提升。并且该算法最终能够运用在目标检测识别任务上，例如：雨/雾天气下的公共安全监控，城市交通监控、户外无人机巡航侦查，有助于建设公共安防、生态环境监测等视觉系统，实现全时可用，全程可控的目标。

该项目拟设计高效的轻量级网络，需在雨雾天气下进行大规模图像数据的处理，并且有效的去除雨条纹和浓雾。同时对比流行的深度学习算法下，该算法可实现以平均***秒高速处理一张1080P的带雨/雾的图像，并且图像峰值信噪比（PSNR）和结构相似比（SSIM）最高可以得到10%的提升效果。同时，在目标检测识别任务上，经过图像增强之后，采用流行的目标检测识别算法对图像进行处理，准确率可提升20%。

福州大学物理与信息工程学院成立于2003年5月,由80年代分开的信息与通信工程系(原无线电工程系)和电子科学与应用物理系两系合并组建而成,其前身物理无线电系是福州大学1958年建校时最早成立的五个院系之一,担负着培养物理、电子、通讯等高级人才的任务。学院现有七个系(通信工程系、电子信息工程系、电子科学与技术系、光电信息工程系、微电子系、物理学系和数字媒体与网络工程系),七个本科专业(通信工程、电子信息工程、电子科学与技术、光电信息工程、微电子、应用物理学和数字媒体艺术专业),两个实验中心(物理实验与教学中心、信息技术实验中心)。