| 基于深度学习的单幅图像去雾算法 |
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| 引用本文： | 赵建堂.基于深度学习的单幅图像去雾算法[J].激光与光电子学进展,2019,56(11):138-145. |
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| 作者姓名： | 赵建堂 |
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| 作者单位： | 咸阳师范学院数学与信息科学学院,陕西咸阳,712000 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要包括多尺度卷积、卷积和跳跃连接结构。实验结果表明,无论是针对合成雾天图像数据集还是针对自然雾天图像数据集,所提去雾算法恢复的图像皆具有较高的清晰度和对比度,在主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。
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| 关 键 词： | 图像处理 图像去雾 深度学习 大气散射模型 图像恢复 多尺度卷积 |
Single-Image Defogging Algorithm Based on Deep Learning |
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| Zhao Jiantang.Single-Image Defogging Algorithm Based on Deep Learning[J].Laser & Optoelectronics Progress,2019,56(11):138-145. |
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| Authors: | Zhao Jiantang |
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| Affiliation: | (College of Mathematics and Information Science,Xianyang Normal University,Xianyang,Shaanxi 712000,China) |
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| Abstract: | Zhao Jiantang(College of Mathematics and Information Science,Xianyang Normal University,Xianyang,Shaanxi 712000,China) |
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| Keywords: | image processing image defogging deep learning atmospheric scattering model image restoration multi-scale convolution |
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