【摘 要】
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雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种
【机 构】
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闽江学院计算机与控制工程学院,福建省信息处理与智能控制重点实验室（闽江学院）,福建信息职业技术学院计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772254);福建省科技厅引导性项目(2017H0030);福建省高校青年自然基金重点项目(JZ160467);福建省中青年教师教育科研项目(JT180406);闽江学院校长基金项目(103952018240)
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雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种端到端的两阶段去雾深度神经网络算法。将图像去雾和图像超分辨率重建相结合,先利用编码器-解码器预测低分辨率雾霾残留图像,再利用亚像素卷积和残差块重建出原始分辨率雾霾残留图像,最后预测出原始分辨率无雾图像。在合成和真实有雾图像上的实验表明,该算法在定量评价和定性评价中均优于对比算法。
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