资料介绍
针对现有图像去雾算法严重依赖中间量准确估计的问题,提出了一种基于 Wasserstein生成对抗网络(wGAN)的端到端图像去雾模型。首先,使用全卷积密集块网络(FC- Dense Net充分学习图像中雾的特征;其次,采用残差学习思想直接从退化图像中学习到清晣图像的特征,实现端到端的去雾;最后,使用均方误差和感知结构误差函数作为模型的损失函数,以确保生成图像结构和内容的相似度,并使用WGAN对生成结果细致优化,生成清晰逼真的无雾图像。实验结果表明,在合成雾天教据集上,该算法在结构相似度上比其他对比算法提高了4%;在自然雾天图像上,由该算法恢复的图像具有较髙的清晰度和对比度,在主观评价上优于其他对比算法。
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