基于条件生成对抗网络的图像去雾方法

张婷; 赵杏; 陈文欣

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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,改善去雾细节保持效果;判别器使用34×34的PatchGAN进行分块判定,提高图像分辨率;损失函数增加内容损失,减少像素级别损失。在合成有雾数据集Hazy Dataset中,所提方法的峰值信噪比(PSNR)达到35.45 dB以上,结构相似度(SSIM)达到0.970 2以上;在Reside数据集中,PSNR达到22.25 dB以上,SSIM达到0.908 8以上,去雾后目标检测率相比去雾前提高6.96个百分点。实验结果表明,所提方法能够减少色差较大和有雾残留问题,提高了图像去雾的色彩保真性和细节信息保持度。

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来源
《计算机应用》 |2021年第s02期|248-253|共6页
作者
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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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
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;

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