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基于条件生成对抗网络的图像去雾算法
引用本文:梁毓明,张路遥,卢明建,杨国亮.基于条件生成对抗网络的图像去雾算法[J].光子学报,2019,48(5):114-122.
作者姓名:梁毓明  张路遥  卢明建  杨国亮
作者单位:江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州,341000;江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州,341000;江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州,341000;江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州,341000
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省教育厅科学技术研究项目;江西省科技厅青年科学基金
摘    要:为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,在生成网络中设计了生成器和判别器架构,利用预训练的视觉几何组特征模型和L-1正则化梯度对损失函数进行修正,并在判别器的最后一层引入Sigmoid函数用于特征映射,以便进行概率分析可归一化.利用合成数据集对损失函数进行训练,得到新的损失函数的参数,然后利用室外自然有雾图像数据集对训练得到的新的损失函数进行测试.实验结果表明:所提算法有效解决了去雾图像的颜色失真、过饱和、视觉伪像等问题,生成效果更好的去雾图像.

关 键 词:图像去雾  神经网络  条件生成对抗网络  有雾图像  损失函数

Image Dehazing Algorithm Based on Conditional Generation Against Network
LIANG Yu-ming,ZHANG Lu-yao,LU Ming-jian,YANG Guo-liang.Image Dehazing Algorithm Based on Conditional Generation Against Network[J].Acta Photonica Sinica,2019,48(5):114-122.
Authors:LIANG Yu-ming  ZHANG Lu-yao  LU Ming-jian  YANG Guo-liang
Institution:(School of Electrical Engineering and Automation,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,Jiangxi 341000,China)
Abstract:LIANG Yu-ming;ZHANG Lu-yao;LU Ming-jian;YANG Guo-liang(School of Electrical Engineering and Automation,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,Jiangxi 341000,China)
Keywords:Image dehazing  Neural network  Conditional generation against network  Foggy image  Loss function
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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