基于并联卷积神经网络的图像去雾

摘要：

针对现有的单幅图像去雾问题,提出了一种基于并联卷积神经网络的单幅图像去雾算法,以端对端的方式实现图像去雾.首先,使用雾天RGB图像YUV变换的Y、U和V分量构建并联卷积神经网络,自适应获得雾霾特征;网络结构由两个子网络组成,较深的网络预测清晰图像的亮度通道,较浅的网络预测色度通道和饱和度通道.最后,采用递归双边滤波,对去雾后的图像进行滤波,可以得到更加清晰的无雾图像.实验结果表明,本文去雾算法无论是在合成雾天图像数据集还是自然雾天图像数据集上,都具有良好的对比度与清晰度.在主观评价和客观评价方面,本文去雾算法都优于其他对比算法.

关键词：图像去雾;卷积神经网络;大气散射模型;多尺度卷积;递归双边滤波

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金;陕西省自然科学基金;陕西省教育厅专项科研计划

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1739-1748