典型文献
基于通道先验损失的无监督图像去雾算法
文献摘要：
图像去雾是图像处理的一个关键步骤.基于学习的方法由于在收集清晰和模糊图像的固有限制,通常依赖于合成数据进行训练,且由室内图像和相应的深度信息构成.在处理室外场景时,可能会存在域偏移问题.提出了一种完全无监督的训练方法,通过最小化暗通道先验能量函数来进行图像去雾.此外,只使用真实世界的室外图像进行训练,并通过直接最小化该能量函数来优化网络参数.实验结果表明该方法的性能与大规模监督方法相当,可见通过网络和学习过程,可以获得额外的正则化.
文献关键词：
图像去雾;无监督训练;暗通道先验损失;正则化
中图分类号：
作者姓名：
张莉莉
作者机构：
安徽粮食工程职业学院,安徽省合肥市 230011
文献出处：
引用格式：
[1]张莉莉-.基于通道先验损失的无监督图像去雾算法)[J].绵阳师范学院学报,2022(08):87-95
A类：
先验损失,室内图像,暗通道先验损失
B类：
图像去雾算法,关键步骤,模糊图像,合成数据,深度信息,外场,域偏移,训练方法,能量函数,真实世界,网络参数,监督方法,学习过程,正则化,无监督训练
AB值：
0.240119
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
