資料介紹
單幅霧天圖像的恢復是計算機視覺領域的一個基礎問題,現有的方法主要包括基于先驗信息的去霧方法和基于學習的去霧方法。然而,在實踐中,前者具有很強的假設先驗,導致該類方法的應用場景具有一定的局限性;后者在獲取大量的配對數據上很困難。針對這2類問題,提出一種基于非配對數據訓練的二階段端到端的自適應去霧生成網絡,其基于循環生成式對抗網絡框架,不同的是,在訓練的過程中,提出一種二階段映射策略。首先通過一級映射網絡得到去霧結果;然后將該結果作為二級映射網絡的輸入,進一步提高去霧效果。另外,提出一種循環增強損失函數,并引入了先驗信息約束生成器之間的映射關系。采用室內外多場景下的仿真霧圖和真實霧圖作為測試數據,通過全參考和無參考圖像質量評價指標進行對比分析;實驗結果表明,該方法不僅能夠更好地適應處理各類霧天場景,有效地提高圖像的峰值信噪比和結構相似度,且較好地復原了退化場景的邊緣信息和色彩信息。
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