基于生成对抗网络的多特征融合去雾技术

Abstract

为提高图像清晰度，解决传统图像在去雾过程中存在的特征提取困难、去雾不彻底等问题，提出一种基于生成对抗网络的多特征融合端到端去雾网络。该网络由生成器和判别器组成，生成器采用编解码结构，通过多特征提取融合（MFEF）块提取多种感受野下的高维表征信息。判别器使用一系列卷积计算对生成图像和清晰图像进行特征差异分析，引导生成器输出更加真实的去雾图像。实验结果表明，该算法在有效消除雾霾干扰的同时，能够最大限度地保留图像的原始色调。与现有方法相比，该算法在峰值信噪比、结构相似性客观评价指标上分别提升了2.588 dB、2.66%。

Keywords

• 图像处理
• 图像去雾
• 深度学习
• 生成对抗
• 多特征融合