資料介紹
針對(duì)現(xiàn)有圖像去霧算法嚴(yán)重依賴(lài)中間量準(zhǔn)確估計(jì)的問(wèn)題,提出了一種基于 Wasserstein生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(wGAN)的端到端圖像去霧模型。首先,使用全卷積密集塊網(wǎng)絡(luò)(FC- Dense Net充分學(xué)習(xí)圖像中霧的特征;其次,采用殘差學(xué)習(xí)思想直接從退化圖像中學(xué)習(xí)到清晣圖像的特征,實(shí)現(xiàn)端到端的去霧;最后,使用均方誤差和感知結(jié)構(gòu)誤差函數(shù)作為模型的損失函數(shù),以確保生成圖像結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的相似度,并使用WGAN對(duì)生成結(jié)果細(xì)致優(yōu)化,生成清晰逼真的無(wú)霧圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在合成霧天教據(jù)集上,該算法在結(jié)構(gòu)相似度上比其他對(duì)比算法提高了4%;在自然霧天圖像上,由該算法恢復(fù)的圖像具有較髙的清晰度和對(duì)比度,在主觀評(píng)價(jià)上優(yōu)于其他對(duì)比算法。
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