【摘 要】
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针对由于雾霾天气影响造成拍摄的图像出现模糊不清、低对比度和色彩暗淡等问题,提出一种融合估计与评估网络的去雾算法.根据大气退化模型将雾霾图像输入到两个联合且独立的估计网络模型中,分别得到透射图与大气光图的估计值;将估计得到的透射图与大气光值输入到雾图成像公式中,得到去雾图像;通过生成式对抗GAN网络中的鉴别器来联合鉴别,生成更好的透射图与大气光值;最后,通过雾图成像公式反演恢复出清晰的无雾图像.实验结果表明,该算法去雾后的图像变得清晰,对比度得到提高,且图像质量评价指标峰值信噪比和结构相似性指数分别达到了2
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院,陕西 西安 710021
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针对由于雾霾天气影响造成拍摄的图像出现模糊不清、低对比度和色彩暗淡等问题,提出一种融合估计与评估网络的去雾算法.根据大气退化模型将雾霾图像输入到两个联合且独立的估计网络模型中,分别得到透射图与大气光图的估计值;将估计得到的透射图与大气光值输入到雾图成像公式中,得到去雾图像;通过生成式对抗GAN网络中的鉴别器来联合鉴别,生成更好的透射图与大气光值;最后,通过雾图成像公式反演恢复出清晰的无雾图像.实验结果表明,该算法去雾后的图像变得清晰,对比度得到提高,且图像质量评价指标峰值信噪比和结构相似性指数分别达到了22.14dB,75.3％.
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