10.3969/j.issn.1674-2605.2019.02.004
适用于多场景的ResNet单幅图像去雾算法
针对传统去雾算法需要人工提取特征,无法在不同应用场景中保证稳定的去雾效果,适用性不足的问题,提出一种基于残差网络的去雾算法.利用卷积神经网络自动提取图像特征;设计多种损失函数和激活函数;加入GANs网络恢复图像的纹理信息;拟合同一场景有雾图像和清晰图像的映射关系,训练网络参数,输出去雾后清晰图像.实验表明:本文算法在农田、山间、校园、城市和果园等多个场景去雾性能和适用性较好.
多场景、去雾算法、神经网络、残差网络
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广西科技计划重点研发计划项目桂科AB16380286;2018年省级乡村振兴战略专项资金2018LM2163;广州市科技计划项目创新平台建设与共享专项201605030013
2019-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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