【摘 要】
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雾会使图像发生对比度减小、色彩偏移和细节丢失等变化,使肉眼辨认和算法处理更加困难。如何利用图像处理算法来降低雾的影响、恢复清晰图像,是目前无人驾驶、智慧交通、卫星遥感等行业比较关注的一个问题。基于深度学习的图像去雾方法因其精细结构和出色的学习能力,受到了研究者们的重视。由于有标签的带雾图像数量不多,多数深度学习去雾方法的训练集需要人工合成。但多数情况下这种合成所基于的物理模型是过度简化的,难以反映
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院精密测量科学与技术创新研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院精密测量科学与技术创新研究院)
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雾会使图像发生对比度减小、色彩偏移和细节丢失等变化,使肉眼辨认和算法处理更加困难。如何利用图像处理算法来降低雾的影响、恢复清晰图像,是目前无人驾驶、智慧交通、卫星遥感等行业比较关注的一个问题。基于深度学习的图像去雾方法因其精细结构和出色的学习能力,受到了研究者们的重视。由于有标签的带雾图像数量不多,多数深度学习去雾方法的训练集需要人工合成。但多数情况下这种合成所基于的物理模型是过度简化的,难以反映雾的真实特征。不准确的数据集最终造成了系统误差,使去雾结果不如人意。针对这一问题,受到过去两年域适应去雾方法的启发,本文提出了一种带雾图像合成的改进方法,用于改进深度神经网络的去雾效果。本文的主要研究内容如下:其一,对传统去雾方法、基于深度学习的去雾方法和基于域适应的去雾方法进行了深入研究,并分析总结了各自的优缺点。通过仔细推导大气散射模型,讨论了传统带雾数据集合成方法的弊端,找到了决定传统合成雾图像和真实雾图像之差异的主要参数,即不同波长下可见光在雾中的散射系数。其二,针对传统雾合成方法的颜色误差问题,提出了一种改进的带雾数据集合成方法。具体来说,首先设计了一种逐通道、逐像素学习光在雾中的散射系数的卷积神经网络,称为成雾网络。接着使用对抗生成思想来进行成雾网络的训练。此后成雾网络应用于带深度的无雾图像,根据大气散射模型合成改进的训练集。其三,根据未简化的大气散射模型,提出了一种用于测量合成雾真实度的损失函数,即HAI loss(Haze Authenticity Index loss)。该损失函数有理论基础、有严格的定义,并且可微分、可以做梯度反演,适合衡量真实带雾图像与合成雾图像之间的差异。
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