多尺度融合与对抗训练提升图像去雾效果

本文介绍了一种创新的图像去雾算法，针对传统方法在处理图像去雾问题时存在的颜色和对比度失真问题，该算法着重于利用多尺度融合和对抗训练技术。首先，算法的核心是多尺度特征提取模块，它从不同尺度的图像中提取雾霾相关的复杂信息，这有助于捕捉到更全面的图像特征，避免了单一尺度可能带来的信息遗漏。 在特征处理阶段，采用了残差密集连接模块，这种结构能够有效地增强图像特征的交互，防止梯度消失，提高网络的稳定性和性能。这种方法不依赖于大气散射模型，直接融合浅层和深层特征，提高了算法对物理模型不精确性的抵抗能力，使得去雾过程更为准确。 去雾网络的训练采用了生成对抗机制。生成器部分由多尺度特征提取模块和残差密集连接模块构成，它们协同工作，通过学习生成清晰的无雾图像。鉴别器则由两个不同尺度感受野的子网络组成，用于评估生成器的输出，通过对抗训练的方式不断优化网络，使其生成的图像更加真实自然。 实验部分，作者在权威的RESIDE数据集上进行了详细的对比测试，结果显示，该算法在全参考和无参考的视觉质量指标上表现优秀，超越了其他对比算法，证明了算法的有效性和优越性。这种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法为图像处理领域提供了一个新的解决方案，有望在实际应用中改善图像质量，特别是在去除雾霾等天气条件下的模糊和失真问题。