针对车载相机受雪花、雾霾影响,导致采集图像出现雪花遮挡和雾霾面纱效应问题,基于图像边缘纹理和图像色彩分离重建的思想,提出功能解耦、双重监督的雪霾消除网络。所提算法通过对图像边缘纹理和色彩信息进行分离重建,将雪霾消除任务解...针对车载相机受雪花、雾霾影响,导致采集图像出现雪花遮挡和雾霾面纱效应问题,基于图像边缘纹理和图像色彩分离重建的思想,提出功能解耦、双重监督的雪霾消除网络。所提算法通过对图像边缘纹理和色彩信息进行分离重建,将雪霾消除任务解耦为背景纹理修复与色彩重建两个子任务,并用双生成对抗网络分别进行边缘纹理和色彩特征的协同重建。算法在SRRS-6000数据集上进行消融测试,验证了双重监督对网络加速收敛的有效性和噪声消除的显著效果,模型在Snow100K-S、Snow100K-M、Snow100K-L、I&O-Haze数据集上进行测试,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)分别达到33.29 dB和0.94、32.8 dB和0.9316、30.13 dB和0.93、25.88 dB和0.82。实验结果表明,通过对图像去噪任务进行解耦和双重监督,取得了高效的雪花、雾霾消除效果,增强了无人驾驶辅助系统在复杂天气条件下的适应性。展开更多
文摘针对车载相机受雪花、雾霾影响,导致采集图像出现雪花遮挡和雾霾面纱效应问题,基于图像边缘纹理和图像色彩分离重建的思想,提出功能解耦、双重监督的雪霾消除网络。所提算法通过对图像边缘纹理和色彩信息进行分离重建,将雪霾消除任务解耦为背景纹理修复与色彩重建两个子任务,并用双生成对抗网络分别进行边缘纹理和色彩特征的协同重建。算法在SRRS-6000数据集上进行消融测试,验证了双重监督对网络加速收敛的有效性和噪声消除的显著效果,模型在Snow100K-S、Snow100K-M、Snow100K-L、I&O-Haze数据集上进行测试,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)分别达到33.29 dB和0.94、32.8 dB和0.9316、30.13 dB和0.93、25.88 dB和0.82。实验结果表明,通过对图像去噪任务进行解耦和双重监督,取得了高效的雪花、雾霾消除效果,增强了无人驾驶辅助系统在复杂天气条件下的适应性。
