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融合暗通道先验与循环生成对抗网络的航海图像去雾模型
被引量：
3
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作者
张成
潘明阳
+3 位作者
高翊然
王泾阳
张若澜
李邵喜
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期84-93,共10页
为解决基于视觉的船舶智能感知系统在海雾悬浮颗粒的散射作用下,图像信息可见度与对比度明显下降,目标检测、目标跟踪和语义分割等高层视觉任务受到严重影响,导致无法检测到目标或跟踪目标丢失的问题,创建了Maritime Haze数据集,并结合...
为解决基于视觉的船舶智能感知系统在海雾悬浮颗粒的散射作用下,图像信息可见度与对比度明显下降,目标检测、目标跟踪和语义分割等高层视觉任务受到严重影响,导致无法检测到目标或跟踪目标丢失的问题,创建了Maritime Haze数据集,并结合物理模型和深度学习方法,提出了融合暗通道先验知识的循环生成对抗网络图像去雾模型;利用暗通道先验去雾算法将图像分解输出透射图和去雾图像,再通过循环生成对抗网络的生成器和判别器对暗通道先验输出进行处理和判断,从而生成更好的去雾图像。实验表明,该模型峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSMI)的评价指标分别达24.73和0.943,优于PSD的23.34(PSNR)和0.921(SSMI)以及CycleGAN的19.19(PSNR)和0.584(SSMI),并在视觉效果上展示出最佳的清晰度和色彩真实性,在航海图像去雾领域领先其他方法。
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关键词
航海图像
去雾模型
暗通道先验(DCP)
循环生
成
对抗网络
非
成
对雾
天
数据
集
结构相似性(SSIM)
峰值信噪比(PSNR)
原文传递
题名
融合暗通道先验与循环生成对抗网络的航海图像去雾模型
被引量：
3
1
作者
张成
潘明阳
高翊然
王泾阳
张若澜
李邵喜
机构
大连海事大学航海学院
出处
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期84-93,共10页
基金
广西壮族自治区科技厅重点研发项目(2021AB07045)。
文摘
为解决基于视觉的船舶智能感知系统在海雾悬浮颗粒的散射作用下,图像信息可见度与对比度明显下降,目标检测、目标跟踪和语义分割等高层视觉任务受到严重影响,导致无法检测到目标或跟踪目标丢失的问题,创建了Maritime Haze数据集,并结合物理模型和深度学习方法,提出了融合暗通道先验知识的循环生成对抗网络图像去雾模型;利用暗通道先验去雾算法将图像分解输出透射图和去雾图像,再通过循环生成对抗网络的生成器和判别器对暗通道先验输出进行处理和判断,从而生成更好的去雾图像。实验表明,该模型峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSMI)的评价指标分别达24.73和0.943,优于PSD的23.34(PSNR)和0.921(SSMI)以及CycleGAN的19.19(PSNR)和0.584(SSMI),并在视觉效果上展示出最佳的清晰度和色彩真实性,在航海图像去雾领域领先其他方法。
关键词
航海图像
去雾模型
暗通道先验(DCP)
循环生
成
对抗网络
非
成
对雾
天
数据
集
结构相似性(SSIM)
峰值信噪比(PSNR)
Keywords
maritime image
dehazing model
dark channel prior(DCP)
cycle generative adversarial network
unpaired foggy dataset
structural similarity(SSIM)
peak signal to noise ratio(PSNR)
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TN911.73 [交通运输工程—船舶与海洋工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合暗通道先验与循环生成对抗网络的航海图像去雾模型
张成
潘明阳
高翊然
王泾阳
张若澜
李邵喜
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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