【摘 要】
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近几年在图像去雾领域中基于深度学习的方法层出不穷,利用循环生成对抗网络(CycleGAN)设计图像去雾算法.在CycleGAN中,通过对生成器进行改进来达到预期的处理效果.在生成器的编码网络和解码网络中选用Leaky ReLU和tanh两种激活函数,并对转换网络的残差块进行减少数量处理和加权优化处理.本设计能够更好地展示单幅有雾图像的清晰度和细节方面,峰值信噪比、结构相似性及信息熵等客观评价指标都得到了提升.
【机 构】
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哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080;黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080
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近几年在图像去雾领域中基于深度学习的方法层出不穷,利用循环生成对抗网络(CycleGAN)设计图像去雾算法.在CycleGAN中,通过对生成器进行改进来达到预期的处理效果.在生成器的编码网络和解码网络中选用Leaky ReLU和tanh两种激活函数,并对转换网络的残差块进行减少数量处理和加权优化处理.本设计能够更好地展示单幅有雾图像的清晰度和细节方面,峰值信噪比、结构相似性及信息熵等客观评价指标都得到了提升.
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