【摘 要】
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为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,
【基金项目】
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国家自然科学基金(Nos.51365017,61305019);江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ180445);江西省科技厅青年科学基金(No.20132bab211032)~~
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为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,在生成网络中设计了生成器和判别器架构,利用预训练的视觉几何组特征模型和L-1正则化梯度对损失函数进行修正,并在判别器的最后一层引入Sigmoid函数用于特征映射,以便进行概率分析可归一化.利用合成数据集对损失函数进行训练,得到新的损失函数的参数,然后利用室外自然有雾图像数据集对训练得到的新的损失函数进行测试.实验结果表明:所提算法有效解决了去雾
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