資料介紹
單幅霧天圖像的恢復是計算機視覺領域的一個基礎問題,現(xiàn)有的方法主要包括基于先驗信息的去霧方法和基于學習的去霧方法。然而,在實踐中,前者具有很強的假設先驗,導致該類方法的應用場景具有一定的局限性;后者在獲取大量的配對數(shù)據(jù)上很困難。針對這2類問題,提出一種基于非配對數(shù)據(jù)訓練的二階段端到端的自適應去霧生成網(wǎng)絡,其基于循環(huán)生成式對抗網(wǎng)絡框架,不同的是,在訓練的過程中,提出一種二階段映射策略。首先通過一級映射網(wǎng)絡得到去霧結果;然后將該結果作為二級映射網(wǎng)絡的輸入,進一步提高去霧效果。另外,提出一種循環(huán)增強損失函數(shù),并引入了先驗信息約束生成器之間的映射關系。采用室內外多場景下的仿真霧圖和真實霧圖作為測試數(shù)據(jù),通過全參考和無參考圖像質量評價指標進行對比分析;實驗結果表明,該方法不僅能夠更好地適應處理各類霧天場景,有效地提高圖像的峰值信噪比和結構相似度,且較好地復原了退化場景的邊緣信息和色彩信息。
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