【摘 要】
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为了解决图像去雾方法中大气散射模型先验知识不完备和实际成对图像数据集缺乏导致的去雾效果欠佳的问题,提出了一种基于注意力机制的循环一致性生成对抗网络(based on attention mechanism cycle-consistent generative adversarial networks, A-CycleGAN)的图像去雾方法。利用循环一致性生成对抗网络(cycle-consiste
【机 构】
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烟台大学计算机与控制工程学院,山东烟台264000;烟台大学光电信息科学技术学院,山东烟台264000
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为了解决图像去雾方法中大气散射模型先验知识不完备和实际成对图像数据集缺乏导致的去雾效果欠佳的问题,提出了一种基于注意力机制的循环一致性生成对抗网络(based on attention mechanism cycle-consistent generative adversarial networks, A-CycleGAN)的图像去雾方法。利用循环一致性生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)方法的约束转移
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