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生成对抗映射网络下的图像多层感知去雾算法  
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【英文篇名】 Generative Adversarial Mapping Nets with Multi-layer Perception for Image Dehazing
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【作者】 李策; 赵新宇; 肖利梅; 杜少毅;
【英文作者】 Li Ce; Zhao Xinyu; Xiao Limei; Du Shaoyi; College of Electrical and Information Engineering; Lanzhou University of Technology; The School of Electronic and Information Engineering; Xi'an Jiaotong University;
【作者单位】 兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 西安交通大学电子与信息工程学院;
【文献出处】 计算机辅助设计与图形学学报 , Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 生成对抗映射网络; 多层感知; 雾气相关特征;
【英文关键词】 generative adversarial mapping nets; multi-level perception; the haze related features;
【摘要】 雾霾常会影响获取图像的质量,单幅图像去雾是一个具有挑战性的不适定问题.针对传统的去雾方法存在去雾结果颜色失真、适用范围局限等问题,提出一种基于深度网络的去雾算法——生成对抗映射网络的多层感知去雾算法.在训练阶段中,利用生成对抗映射网络里判别网络与生成网络间对抗式训练机制,保证生成网络中参数的最优解;在测试还原过程中,先提取有雾图像中雾气相关特征,并利用训练得到的生成网络对提取特征进行多层感知映射,进而得到反映雾气深度信息的透视率,最终运用得到的透视率实现了图像去雾.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能较好地还原出场景中目标的真实色彩,并抑制部分噪声,去雾效果明显.
【英文摘要】 Haze has an impact on the quality of the image. Single image dehazing is a challenging ill-posed problem. The traditional dehazing methods have some problems, such as color distortion and limited application scope. To overcome these problems, we propose a generative adversarial mapping nets(GAMN) algorithm for image dehazing. In the training, an adversarial learning mechanism between the generative networks and the discriminative networks was used to obtain the optimal solution of parameters. In the testing...
【基金】 国家自然科学基金(61365003); 甘肃省基础研究创新群体项目(1506RJIA031); 中国博士后科学基金(2014M550494)
【更新日期】 2017-11-09
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 在自然场景中,由于水气或空气中悬浮颗粒的存在,造成雾或霾的出现,导致图像采集过程中图像对比度降低、场景中部分细节丢失与颜色的偏移,使得图像中特征信息发生丢失与改变,直接降低与限制了基于图像特征进行识别、分割和检测等算法的效果.因此,对有雾图像进行去雾处理,在计算?

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