基于深度卷积神经网络的图像去雾算法

作者：李晓戈; 薛倩茹

来源：计算机应用与软件, 2019, 36(08): 189-195.

• 图像去雾
• 卷积神经网络
• 信息叠加
• 高频
• 低频

随着人们对图像的质量要求越来越高,相比于传统的去雾算法,人们发现用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)对图像进行去雾处理可以达到更好的效果,可以更好地还原图像的轮廓和细节。通过研究CNN去雾的原理,提出一种通过深度卷积神经网络对图像进行去雾处理的模型。用该算法得到图像的高频信息与去雾前的低频信息相叠加,以得到清晰的图像。将该算法和基于模型和基于神经网络的去雾最新算法进行对比,实验结果表明,该算法在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和时间上都优于其他几种算法,并且在细节处理和图像纹理恢复上效果也更好。

• 单位
  西安邮电大学