DehazeNet

### DehazeNet 的实现与使用 DehazeNet 是一种用于图像去雾的深度学习算法,其核心思想是通过卷积神经网络(CNN)来估计大气光参数以及透射率图,从而恢复清晰无雾的图像[^1]。 #### 原理概述 DehazeNet 利用了多层卷积结构提取特征,并设计了一种特定的激活函数——修正线性单元(ReLu),以增强对雾霾场景的有效建模能力。该模型能够自动学习输入图像中的局部模式并预测相应的透射率分布。 以下是基于 Python 和 TensorFlow 实现的一个简单版本: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv2D, ReLU, Input from tensorflow.keras.models import Model def create_dehazenet(input_shape=(None, None, 3)): inputs = Input(shape=input_shape) # First convolutional layer with specific kernel size and activation function conv1 = Conv2D(filters=8, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(inputs) relu1 = ReLU()(conv1) # Second convolutional layer to refine features further conv2 = Conv2D(filters=8, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(relu1) relu2 = ReLU()(conv2) # Final output representing the transmission map estimation outputs = Conv2D(filters=1, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='sigmoid')(relu2) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model dehazenet_model = create_dehazenet() dehazenet_model.summary() ``` 上述代码定义了一个基础版的 DehazeNet 架构,其中包含了两个主要的卷积层和修正线性单元作为激活函数。最终输出的是一个单通道传输图,表示每个像素位置上的透射率值。 为了实际应用此模型进行图像去雾处理,还需要结合 Dark Channel Prior 方法计算全局大气光照强度 A 并利用下述公式重建无雾图像 I(x): \[ J(x) = \frac{I(x)-A}{t(x)} + A \] 这里 \( t(x) \) 表示由 DehazeNet 预测得到的透射率地图;\( A \) 是预估的大气光成分。 #### 数据集准备 对于训练过程而言,可以参考 ICCV、CVPR 或 ECCV 上发表的相关领域高质量研究工作所使用的公开数据集合链接资源[^2]。这些会议通常会收录关于计算机视觉前沿技术的文章及其配套实验材料,有助于获取更多有关合成有雾图片的数据源信息以便于构建适合自己的训练样本库。
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