基于条件生成对抗网络的水下图像增强

分享课程——GAN生成对抗网络入门与实战,本课程深入讲解近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法——生成对抗网络(GAN)的原理与应用实例。 课程深入浅出,从深度学习(tensorflow)基础讲起,

《GAN：实战生成对抗网络》介绍深度学习领域一个十分活跃的分支——生成对抗网络（GAN）。《GAN：实战生成对抗网络》中覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时《GAN：实战生

前阵子学习GAN的过程发现现在的GAN综述文章大都是2016年lanGoodfellow或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码博客文章中包含了每行代码的详解自行查看即可

简言之,我们注意到 SGAN 在假样本被判定为真实的概率上升的同时,真样本被判定为真 实的概率并不会下降。事实上,正如广义 GAN 定义的第 3 点所提到的,所有非相对生成 对抗网络的

Tensorflow implementation of [Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/a

入门到实践应用的生成对抗网络GANs的文档，代码资源整合

基于局部模糊和多尺度Retinex的水下图像增强算法，张学武，庄宏海，针对水下图像模糊，对比度低下等特点，提出一种基于局部模糊和多尺度Retinex的增强算法。算法中，根据局部区域的平均值和标准差，�

为提高水下图像质量，分析了高斯降采样的缺点，引入了图像尺度空间的理论，采用非线性尺度空间的P-M模型，并结合高斯降采样，构造出一种新的图像降采样方法，该方法能在保留图像边缘信息的基础上，实现去噪和尺度

水体对于不同波长的光信号衰减程度不一致，这种现象破坏了水下图像的清晰度和色彩恒定性。为了解决水下图像亮度与色彩扭曲问题，提出一种基于同态滤波的水下图像增强与色彩校正模型。首先，通过比尔-朗伯定律和路径