基于改进DehazeNet的图像去雾方法
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国家自然科学基金(61302150)


Defogging Method Based on Improved DehazeNet
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    摘要:

    近年来, 计算机视觉领域得到了飞速发展, 因此获得高质量的图像信息显得尤为重要. 图像去雾是在恶劣天气条件下增强图像视觉质量所广泛使用的一种技术. 暗通道先验的方法通过估计大气光以达到图像去雾的目的, 虽取得了不错的效果, 但仍然存在大气光值估计过高和不适用于大面积白色区域的问题. 针对现有的图像处理去雾问题, 本文提出了基于改进DehazeNet的深度学习图像去雾方法, 该方法在估计透射率图部分引入了深度可分离卷积层. 为增大感受野, 在大气光值中采用膨胀卷积的方法, 经验证表明, 本文改进的去雾算法能有效还原有雾图像, 提高图像质量, 去雾效果从定量和定性两者评价上均优于其他对比算法.

    Abstract:

    In recent years, the field of computer vision has developed rapidly, so it is particularly important to obtain high-quality image information. Image defogging is a technique widely used to enhance the visual quality of images insevere weather conditions. The dark channel prior method achieves image defogging by estimating atmospheric light. Although it has achieved good results, there are still problems that the atmospheric light is overestimated and is not suitable for large white areas. Aiming at the existing image defogging problems, we propose a deep learning method based on the improved DehazeNet for image defogging in this study. This method introduces a depthwise separable convolutional layer inestimating the transmission map. In order to enlarge the receptive field, dilated convolutionis used in atmospheric light. The experimental results show that the improved defogging algorithm in this study can effectively restore the foggy images and improve the image quality and has an excellent defogging effect in both quantitative and qualitative evaluation compared with other comparison algorithms.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王高峰,张赛,张亚南,邵倩,高涛.基于改进DehazeNet的图像去雾方法.计算机系统应用,2021,30(5):208-213

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  • 收稿日期:2020-09-18
  • 最后修改日期:2020-10-13
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  • 在线发布日期: 2021-05-06
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