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基于半监督学习的图像去雾算法
文献摘要：
为使雾天拍摄照片清晰,改善合成数据集泛化能力不足的缺点,提出了一种基于半监督学习的图像去雾算法.算法包含了监督训练和无监督训练两个部分,分别使用人工合成数据集和真实有雾图像交替训练网络,在网络中引入了平滑扩张卷积来提高感受野并消除网格伪影.无监督训练部分将生成对抗网络作为基础,采用马尔可夫判别器以提高网络对细节的恢复能力.实验结果表明,所提算法在去雾程度、纹理清晰度等方面都有所提升,提高了算法对真实图像的泛化能力.
文献关键词：
图像复原;图像去雾;深度学习;半监督学习;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
纪连顺;魏伟波;潘振宽;杨霞;朱丽君;程田田
作者机构：
青岛大学计算机科学技术学院,青岛266071;青岛大学附属医院山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室,青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]纪连顺;魏伟波;潘振宽;杨霞;朱丽君;程田田-.基于半监督学习的图像去雾算法)[J].青岛大学学报（自然科学版）,2022(01):26-33
A类：
B类：
半监督学习,图像去雾算法,雾天,合成数据集,泛化能力,无监督训练,人工合成,交替训练,扩张卷积,感受野,伪影,训练部,生成对抗网络,马尔可夫判别器,恢复能力,清晰度,图像复原
AB值：
0.267601
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