【摘 要】
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秋、冬日自然界中多会出现雾霾、沙尘等视觉障碍现象,不仅影响人眼对物体的主观判断,而且会降低图像中目标物体的能见程度,影响智能交通、安防监控装置、卫星遥感监测等系统的最终处理结果。由此,图像去雾的研究在计算机视觉应用领域中起到至关重要的作用。大雾天气下的低质模糊图像恢复到高质清晰图像后,会被应用到计算机高级视觉任务（如车道线检测、目标追踪、自动驾驶等）中,这对改善人类现实生活的意义尤为突出。当前,单
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秋、冬日自然界中多会出现雾霾、沙尘等视觉障碍现象,不仅影响人眼对物体的主观判断,而且会降低图像中目标物体的能见程度,影响智能交通、安防监控装置、卫星遥感监测等系统的最终处理结果。由此,图像去雾的研究在计算机视觉应用领域中起到至关重要的作用。大雾天气下的低质模糊图像恢复到高质清晰图像后,会被应用到计算机高级视觉任务（如车道线检测、目标追踪、自动驾驶等）中,这对改善人类现实生活的意义尤为突出。当前,单幅图像去雾的方法大致分为两大类:一类是传统的去雾方法;另一类是基于深度学习的数据驱动方法。传统方法中的图像增强方法忽略了图像退化的因素,单从图像本身需求考虑,来增强所需的亮度、对比度、饱和度等物理信息,弱化了降低图像清晰度的本质影响因素;传统方法中的图像复原方法多是基于先验知识,来估计大气光强度或透射率,反向推导大气散射模型,处理过后的图像多会出现光晕和颜色不均匀等情况。数据驱动的深度学习方法,基于大规模的数据集,可以准确学习到有雾图像与对应清晰图像之间的映射关系,鲁棒性能和泛化性能更好,去雾图像的视觉感受更加清晰。本文利用深度学习的方法,提出了基于密集反馈网络的图像去雾算法和基于循环生成对抗网络的图像去雾算法,本文研究的主要内容和创新点如下所示:（1）本文提出了一种端到端具有密集反馈特性的去雾网络。其利用有约束条件的循环神经网络（RNN）,构建出循环迭代的结构,来恢复达标的清晰去雾图像。循环迭代结构使网络重复学习,逐渐提高模糊图像的清晰度。密集反馈模块处理后的反馈信息通过反馈连接被有效地传输到下次迭代,与输入特征信息相融合,丰富低维度信息去向高维度表达,由此生成高维度特征。本文进一步提供了全面的消融实验,以验证连续的网络迭代和多个传输单元可改善网络的去雾性能。此外,反馈网络比前馈网络具有更好的去雾效果。（2）本文将生成对抗网络引入到密集反馈去雾网络中,提出循环生成对抗去雾网络。其将改进的密集反馈网络作为网络的生成结构,残差跳跃将包含全局信息的浅层特征引入深层特征中互相补偿,实现解码模块特征与编码模块低维特征融合的目的,快速准确恢复出纹理精细的残差特征图。引入Wassertein GAN的判别网络作为网络的判别结构,判别网络根据Wasserstein距离决定最后的去雾图像。联合损失引导整个网络有导向的学习图像成雾原理,逐步提高网络的重建能力,在图像细节恢复上更加精细和完善。
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