【摘 要】
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随着计算机视觉技术的飞速发展,目标检测等智能视觉信息处理系统对输入图像的质量要求日益提高。而雾霾环境下空气中悬浮的杂质颗粒会对光线发生散射,导致拍摄图像的质量退化,呈现出对比度降低、细节丢失、颜色失真等问题。这类有雾图像不仅影响人眼的主观视觉感受,更对各类智能图像处理系统带来严峻的挑战。因此,对雾天降质图像进行复原处理具有重要的现实意义。单幅图像去雾是一个具有挑战性的病态问题,其难点在于物体边缘的
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随着计算机视觉技术的飞速发展,目标检测等智能视觉信息处理系统对输入图像的质量要求日益提高。而雾霾环境下空气中悬浮的杂质颗粒会对光线发生散射,导致拍摄图像的质量退化,呈现出对比度降低、细节丢失、颜色失真等问题。这类有雾图像不仅影响人眼的主观视觉感受,更对各类智能图像处理系统带来严峻的挑战。因此,对雾天降质图像进行复原处理具有重要的现实意义。单幅图像去雾是一个具有挑战性的病态问题,其难点在于物体边缘的雾气残留、图像细节模糊等问题。基于先验的增强/复原方法存在适用范围小、无法避免误差累积的问题,现有基于深度学习的方法常出现去雾不彻底,细节还原不准确等问题。本文针对上述问题,以深度卷积神经网络为基础,采用端到端的学习方式,通过设计合适的网络结构与损失函数,引导网络更快更好地学习雾图与清晰图之间的非线性映射关系,更好地解决了雾气残留和细节重建不精确的问题。本文的创新性工作主要包括以下两点:一、通过分析现有传统算法和深度学习算法在去雾思路、数据合成、网络结构、优化方式四方面存在的不足,提出了一种基于注意力机制的端到端去雾算法。网络以编码-解码的框架为基础,通过直接学习有雾图像和清晰图像的内在映射,避免了基于物理模型的算法所带来的误差累积问题;采用特征重标定模块,根据各个通道特征对去雾任务的重要程度提升网络对其的注意力,抑制对去雾贡献较小的特征通道,同时没有引入额外的空间维度,保持了网络的高效性。此外,使用跨接层和维度拼接操作,避免了现有算法在网络过深时神经元感受野过小和梯度消失的问题。通过与多种代表性现有算法的主客观对比实验结果表明,本方法恢复的图像去雾较为彻底,色彩更真实自然,视觉效果更佳。二、针对现有基于卷积神经网络的去雾算法物体边缘有雾气残留,纹理细节不清晰的问题,本文提出了一种新的深度辅助估计的去雾网络,退化图像首先通过单独设计的深度相关信息估计网络,提取图像的深度相关信息,而后将该信息与有雾图像共同输入至去雾网络。深度信息可以辅助主体去雾网络学习图像退化前后之间的映射,使网络更易学习,图像恢复效果更好。同时在损失函数中加入设计的边缘损失来加强细节特征的提取,避免了现有算法的细节不清晰现象,网络中使用的残差模块和多级多尺度的池化进一步提升了非线性拟合能力和神经元感受野。实验结果表明,本文提出的基于深度辅助估计的去雾算法在合成雾图的客观指标评价和真实雾图的主观恢复效果评价上,均优于其他算法。
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