【摘 要】
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雾霾环境下所捕获的照片中,主要信息往往被雾所覆盖。从带雾图像中恢复有效信息一直以来都是计算机视觉领域研究的热门,如何快速行之有效地从带雾图像中恢复出高质量的无雾图
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雾霾环境下所捕获的照片中,主要信息往往被雾所覆盖。从带雾图像中恢复有效信息一直以来都是计算机视觉领域研究的热门,如何快速行之有效地从带雾图像中恢复出高质量的无雾图像一直困扰着人们。笔者受到生成对抗网络应用于图像风格转换的启发,设计出基于条件生成对抗网络的去雾模型,为了能达到更好的去雾效果,对损失函数进行重新设计。在损失函数中加入11 loss解决了生成图像的模糊问题,并针对所生成的无雾图像边界信息缺失问题,引入了感知损失函数来解决。通过本文方法所训练的去雾模型,无论是在整体视觉效果、多层结构相似度、均方差等方面都要优于传统方法。
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