Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network

最新推荐文章于 2025-04-18 09:30:00 发布
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本文介绍了一种使用条件生成对抗网络（CGAN）进行单图像去雾的方法。该网络采用编码器-解码器结构，结合ResNet和U-Net的特性，利用跳过连接捕获更多信息。为了训练网络，创建了包含室内和室外场景的有雾图像数据集。损失函数包括对抗损失、感知损失和像素级损失，以确保图像结构、细节的保留以及去雾效果。实验结果显示，该方法在合成和真实图像上都能有效去雾，且能减少伪像和颜色失真。

原文

贡献

  1. 提出了一种基于条件生成对抗神经网络的去雾网络
  2. 生成网络采用编码器——解码器的结构，以捕获更多有用信息
  3. 新的损失函数，包括：
  4. 合成包括室内和室外的有雾图像数据集。

生成网络的结构
在这里插入图片描述
生成网络是输入有雾图像生成清晰图像，因此不仅要保留图像的结构和细节还要去雾。受ResNet和U-Net启发，在生成网络由编码器和解码器组成，使用对称层的跳过连接(skip connection)来突破解码过程中的信息瓶颈，并使用求和方法（summation method ）捕获更多有用信息.
编码过程主要基于下采样操作，并向解码过程的对称层提供特征映射;
解码过程主要使用上采样操作和非线性空间转移。
配置
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鉴别网络的结构
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配置

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