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| 稿件标题： | 一种基于深度学习的图像去雾方法 |
| 稿件作者： | 杨传栋， 陈栋， 刘桢，张晓龙，王昱翔 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2019.10.028 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 深度学习；去雾；室外图像；生成对抗网络；不同雾级；深度图修正 |
| 文章摘要： | 提出了一种基于深度学习的图像去雾方法。利用一种深度估计和天空区域分割的方法合成并修正不同雾级的室外数据集；利用跳层连接和增加感知损失函数，提高雾图生成网络学习传播图的能力；利用判别网络对结果进行精修。结果表明，在合成雾图和自然航拍雾图上，提出的算法能较快地得到更加自然清晰的去雾图像，主客观评价优于其他算法。 |
| 稿件基金： | 军队“十三五”预研基金项目图像末制导××弹（301070103） |
| 引用本文格式： | 杨传栋， 陈栋， 刘桢，等.一种基于深度学习的图像去雾方法［J］.兵器装备工程学报，2019,40(10):131-135. YANG Chuandong, CHEN Dong, LIU Zhen, et al.Image Dehazing Method Based on Deep Learning［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(10):131-135. |
| 刊期名称： | 2019年10期 |
| 出版时间： | 2019年10月 |
| 上线时间： | 2019年10月28日 |
| 浏览次数： | 2568 |
| 下载次数： | 472 |
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