基于模型的单幅图像深度去雾
计算机视觉与模式识别
2022-06-24 v3
摘要
基于模型的单幅图像去雾算法能恢复出边缘锐利、细节丰富的图像，但代价是 PSNR 值较低。数据驱动的方法能恢复出高 PSNR 值的图像，但对比度低，甚至残留一些雾。本文通过融合基于模型与数据驱动的方法，提出了一种新颖的单幅图像去雾算法。透射率和大气光均由基于模型的方法初始化，并通过构成神经增强的深度学习方法进行细化。利用透射率和大气光恢复出无雾图像。实验结果表明，所提算法能很好地从真实世界和合成的有雾图像中去除雾。
引用
@article{arxiv.2111.10943,
title = {Model-Based Single Image Deep Dehazing},
author = {Zhengguo Li and Chaobing Zheng and Haiyan Shu and Shiqian Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10943},
year = {2022}
}