【摘 要】
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本文改进了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法。在生成器网络模型中使用32层Tiramisu代替U-Net可以减少训练参数,提高参数利用率。判别器网络的最后一层使用Sigmoid函
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本文改进了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法。在生成器网络模型中使用32层Tiramisu代替U-Net可以减少训练参数,提高参数利用率。判别器网络的最后一层使用Sigmoid函数完成归一化。使用损失函数加权和的方式训练网络模型,使用一种评价去雾能力的分数,保存训练过程中分数较高的模型及参数,最后使用分数最高的网络模型及参数对室外真实图像进行去雾测试。训练集使用了室内和室外的真实无雾图像以及合成有雾图像,测试结果显示本文提出的模型和传统去雾方法相比,主观视觉效果、图像细节、色彩方面都有提高改善。
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