【摘 要】
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为解决雾天场景图像恢复过程中图像清晰度和对比度下降的问题,提出了一种结合残差学习和导向滤波的单幅图像去雾算法。使用雾天图像与对应的清晰图像构建残差网络;采用多尺度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61403298）;陕西省自然科学基金资助项目（No.2015JM1024）;陕西省教育厅专项科研计划项目（No.2013JK0586）
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为解决雾天场景图像恢复过程中图像清晰度和对比度下降的问题,提出了一种结合残差学习和导向滤波的单幅图像去雾算法。使用雾天图像与对应的清晰图像构建残差网络;采用多尺度卷积提取更多细节的雾霾特征;利用导向滤波各向异性的优点,对残差网络去雾后的图像进行滤波以保持图像边缘特性,得到更加清晰的无雾图像。通过与DCP算法、CAP算法、SRCNN算法、DehazeNet算法和MSCNN算法相比,在合成雾天图像上,峰值信噪比值最高达到31.9518 dB,结构相似度值最高达到0.9796,在自然雾天图像上的运行时间最低达到
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