文档名：一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法
摘要：针对雾(霾)会显著降低基于图像制导武器的可见光侦测设备成像质量,从而干扰对目标精确识别的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法.在生成器下采样中使用软池化运算,以提高细粒度特征的提取能力;加入全局平均池化层,旨在消除图像边缘的震荡效应,提高去雾图像清晰度;简化判别器结构,优化损失函数权重值确定方法,提升网络模型训练效率.实验结果表明:去雾后的图像清晰锐利,色彩自然,在结构相似性、峰值信噪比和图像信息熵等客观定量指标上优于经典去雾算法,对去雾后图像进行目标检测的平均精度均值提升了4.13％.
作者：钱坤 李晨瑄 陈美杉 冯宗亮 Author：QianKun LiChenxuan ChenMeishan FengZongliang
作者单位：海军航空大学岸防兵学院,山东烟台264000;中国人民解放军32127部队,辽宁大连116100海军航空大学岸防兵学院,山东烟台264000中国人民解放军32127部队,辽宁大连116100
刊名：兵工自动化 ISTIC
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2023, 42(2)
分类号：TP39
关键词：图像去雾 条件生成对抗网络 软池化 损失函数 目标识别
机标分类号：TP391.41TP183TN911.73
在线出版日期：2023年3月2日
基金项目：装备预研领域基金一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法[
期刊论文] 兵工自动化--2023, 42(2)钱坤 李晨瑄 陈美杉 冯宗亮针对雾(霾)会显著降低基于图像制导武器的可见光侦测设备成像质量,从而干扰对目标精确识别的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法.在生成器下采样中使用软池化运算,以提高细粒度特征的提取能力;加入全...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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