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DehazeNet公司

swMATH ID: 42907
软件作者: 蔡伯伦;徐向民;贾奎;青春梅;陶大成
描述: DehazeNet:一种端到端的单图像去雾系统。单幅图像去雾是一个具有挑战性的问题。现有方法使用各种约束/先验来获得合理的脱胶解决方案。实现去雾的关键是为输入的朦胧图像估计介质传输图。在本文中,我们提出了一个称为DehazeNet的可训练端到端系统,用于介质传输估计。DehazeNet以朦胧图像为输入,输出其介质传输图,随后用于通过大气散射模型恢复无朦胧的图像。DehazeNet采用基于卷积神经网络(CNN)的深层架构,其层经过专门设计,以体现图像去噪中的既定假设/先验。具体来说,Maxout单元层用于特征提取,可以生成几乎所有与阴影相关的特征。我们还在DehazeNet中提出了一种新的非线性激活函数,称为双边校正线性单元(BReLU),它能够提高恢复的无模糊图像的质量。我们在提议的DehazeNet组件和现有方法中使用的组件之间建立连接。在基准图像上的实验表明,DehazeNet在保持效率和易用性的同时,取得了优于现有方法的性能。
主页: https://arxiv.org/abs/1601.07661
源代码:  https://github.com/caibolun/DehazeNet网站
依赖项: C类++
相关软件: AOD-网络纽约大学深度MEF-GAN公司LBFGS-B型更快的R-CNNDnCNN公司githubFFD网络Flickr30K手机DeconvNet公司吗啡掌中宽带TensorFlow公司城市风光MatchNet(匹配网络)FlowNet公司基蒂亚当PCANet公司
引用于: 10文件

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