| 基于条件生成对抗网络的图像去雾方法 |
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| 引用本文： | 张婷,赵杏,陈文欣. 基于条件生成对抗网络的图像去雾方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(z2): 248-253. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030455 |
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| 作者姓名： | 张婷 赵杏 陈文欣 |
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| 作者单位： | 北京理工大学自动化学院,北京100081 |
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| 摘 要： | 雾霾天气下拍摄收集的图像和视频能见度低,图像质量大幅下降,影响目标检测等高级计算机视觉任务检测精度.目前暗通道、DehazeNet、AOD-Net等去雾方法存在有雾残留、色差较大等问题.为解决以上问题,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的图像去雾方法——CGAN-dense.其生成器设计密集块结构以提高特征利用率,改...
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| 关 键 词： | 图像去雾 条件生成对抗网络 目标检测 密集块 内容损失 |
Image dehazing method based on conditional generative adversarial network |
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| ZHANG Ting,ZHAO Xing,CHEN Wenxin. Image dehazing method based on conditional generative adversarial network[J]. Journal of Computer Applications, 2021, 41(z2): 248-253. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030455 |
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| Authors: | ZHANG Ting ZHAO Xing CHEN Wenxin |
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