公开(公告)号：CN112614070A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011576883.2

申请日：2020-12-28

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  范文昊

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于DefogNet的单幅图像去雾方法，该方法以CycleGAN为基础进行适当优化，在生成器中采用跨层连接的结构，增加了模型的多尺度特征提取能力，有效避免过拟合的发生，从而优化图像的质量；设计了独特的损失函数，添加细节感知损失和色彩感知损失，避免去雾操作导致图像的颜色差异、重建缺失等情况，有效提高了去雾后图像的还原度；提出了Defog‑SN算法改进了判别器的结构，使得整个判别网络满足1‑Lipschitz连续，增强了模型的稳定性，有效避免了GANs网络易崩溃的问题。该方法仅仅需要大量的图像便能够顺利达到训练网络的目的，完全省略了人为提取特征的操作，并且不需要场景先验信息，具备了更强的实用性以及精确度，属于一种适应范围较广的方法。

公开(公告)号：CN112614070B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202011576883.2

申请日：2020-12-28

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  范文昊

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08