| 结合强监督学习和生成对抗网络的图像去雾 |
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| 引用本文： | 翟社平,刘园彪,成大宝.结合强监督学习和生成对抗网络的图像去雾[J].光电子．激光,2023,34(3):250-259. |
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| 作者姓名： | 翟社平 刘园彪 成大宝 |
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| 作者单位： | 西安邮电大学 计算机学院，陕西 西安 710121 ;陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室，陕西 西安 710121,西安邮电大学 计算机学院，陕西 西安 710121,西安邮电大学 计算机学院，陕西 西安 710121 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61373116)、陕西省重点研发计划项目(2022GY-038)、陕西省大学生创新创业训练计划 项目(S202111664004,S202111664077)和西安邮电大学研究生创新基金(CXJJLY202051)资助项目 |
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| 摘 要： | 针对现有去雾算法的复原图像易出现颜色失真与细节丢失问题,提出了一种基于改进循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks,CycleGAN)的端到端图像去雾方法,并无需依赖于大气散射模型的约束。网络生成器整体采用Encoder-Decoder架构,同时为有效学习有雾图像与清晰图像间的映射关系,在训练优化目标中结合图像自身属性构建了增强的高频损失与特征损失函数,实现对不同数据域的特征鉴别并进一步保证图像纹理结构。此外为约束复原图像与真实清晰图像颜色的一致性,提出了二阶段学习策略。首先通过非配对数据集对改进CycleGAN进行弱监督训练学习,然后于第二阶段利用部分成对数据集以强监督方式训练正向生成网络,在提高去雾网络稳定性的同时,使复原效果更接近于真实清晰图像风格。实验结果表明,所提去雾方法的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)指标值相比同类CycleGAN算法分别提升了12.43%与5.53%,并且同其他方法在视觉效果与量化指标的对比结果中也验证了其性能的有效性。
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| 关 键 词： | 图像处理 图像去雾 循环生成对抗网络(CycleGAN) 监督学习 颜色校正 |
| 收稿时间： | 2022/4/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/6/23 0:00:00 |
Image dehazing combining strongly-supervised learning and generative adversarial network |
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| ZHAI Sheping,LIU Yuanbiao and CHENG Dabao.Image dehazing combining strongly-supervised learning and generative adversarial network[J].Journal of Optoelectronics·laser,2023,34(3):250-259. |
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| Authors: | ZHAI Sheping LIU Yuanbiao and CHENG Dabao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image processing image dehazing cycle-consistent generative adversarial networks (CycleGAN) supervised learning color correction |
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