【摘 要】
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为了解决单幅图像的去雾问题,提出一种新型端到端的网络,该网络利用改进的多尺度特征循环生成对抗网络。不同于以往的模型,所提的网络不依赖于传统的大气散射模型,并且在训练的过程中不需要对应匹配图像,大大简化了训练过程。接着设计一种新型的多尺度生成器,采用双通道融合的特征金字塔结构来最大程度地提取图像中的特征,同时引入多个全局和局部的鉴别器来改善网络性能与图像质量。实验结果表明,所提的模型在不同的数据集上
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
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为了解决单幅图像的去雾问题,提出一种新型端到端的网络,该网络利用改进的多尺度特征循环生成对抗网络。不同于以往的模型,所提的网络不依赖于传统的大气散射模型,并且在训练的过程中不需要对应匹配图像,大大简化了训练过程。接着设计一种新型的多尺度生成器,采用双通道融合的特征金字塔结构来最大程度地提取图像中的特征,同时引入多个全局和局部的鉴别器来改善网络性能与图像质量。实验结果表明,所提的模型在不同的数据集上都可以取得很好的结果。
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