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針對現(xiàn)有圖像去霧算法嚴(yán)重依賴中間量準(zhǔn)確估計的問題，提出了一種基于 Wasserstein生成對抗網(wǎng)絡(luò)（wGAN）的端到端圖像去霧模型。首先，使用全卷積密集塊網(wǎng)絡(luò)（FC- Dense Net充分學(xué)習(xí)圖像中霧的特征;其次，采用殘差學(xué)習(xí)思想直接從退化圖像中學(xué)習(xí)到清晣圖像的特征，實現(xiàn)端到端的去霧;最后，使用均方誤差和感知結(jié)構(gòu)誤差函數(shù)作為模型的損失函數(shù)，以確保生成圖像結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的相似度，并使用WGAN對生成結(jié)果細(xì)致優(yōu)化，生成清晰逼真的無霧圖像。實驗結(jié)果表明，在合成霧天教據(jù)集上，該算法在結(jié)構(gòu)相似度上比其他對比算法提高了4%;在自然霧天圖像上，由該算法恢復(fù)的圖像具有較髙的清晰度和對比度，在主觀評價上優(yōu)于其他對比算法。
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