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基于双向转换网络的域自适应单幅图像去雾方法
文献摘要：
当前图像去雾算法对人工合成图像域去雾效果与真实图像域去雾效果存在较大差异.针对该问题,提出了一种基于双向域转换网络的自适应单幅图像去雾算法.首先,构建双向域转换网络,实现人工合成有雾图像与真实有雾图像之间的自适应域转换;然后,通过卷积神经网络进行图像去雾.在实验中采用RESIDE人工合成的数据集以及真实环境的有雾图像作为训练集.结果表明,在人工合成图像域和真实图像域所提算法都有较好的处理能力和模型泛化能力,峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)等指标均有提高.
文献关键词：
双向域转换网络;图像去雾;卷积神经网络;峰值信噪比;结构相似度
中图分类号：
作者姓名：
汤永恒;潘斌
作者机构：
辽宁石油化工大学 计算机与通信工程学院,辽宁 抚顺 113001
文献出处：
引用格式：
[1]汤永恒;潘斌-.基于双向转换网络的域自适应单幅图像去雾方法)[J].辽宁石油化工大学学报,2022(06):78-83
A类：
双向域转换网络
B类：
域自适应,单幅图像去雾,图像去雾算法,人工合成,合成图,图像域,合成有雾图像,RESIDE,真实环境,训练集,处理能力,模型泛化,泛化能力,峰值信噪比,PSNR,结构相似度,SSIM
AB值：
0.210294
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