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基于CNN网络的图像去雾算法

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摘要摘要：近年来，图像采集受到环境因素干扰较大，如何重建原始图像去除天气因素带来的干扰成为计算机视觉行业最具挑战性的重大问题之一。常见的图像去雾方法是--对抗生成网络、灰度补偿和特征融合、多边缘信息融合、重加权二阶正则项。主要解决了还原路面纹理的细节、沙尘图像的检测精度和分割准确率较低、对计算机要求较高、边缘融合软件需要集成大量的高画质影片、图片等数据的问题。本文介绍了一种基于CNN网络的图像去雾算法，可改善图像的修复效果。

DOI lde3n9w543/6772217

作者孙乐瑶，李涛，钱姝洁，谢硕，王梦寻，张宇豪，潘梦双，陈思远，于成煜

机构地区（绍兴文理学院机械与电气工程学院，浙江绍兴，312000）

出处《中国科技信息》 2022年19期

关键词图像增强 CNN 去雾

分类 [][]

出版日期 2023年01月28日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）