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脱氮

swMATH标识: 42907
软件作者: 蔡伯伦;徐向民;贾奎;清,春梅;陶,大成
说明: DehazeNet:一个端到端的系统,用于去除单个图像的雾。单图像去雾是一个具有挑战性的不适定问题。现有的方法使用各种约束/先验来获得合理的去噪解决方案。实现烟霾去除的关键是对输入的模糊图像进行介质传输图的估计。在本文中,我们提出了一个可训练的端到端系统DehazeNet,用于介质传输估计。DehazeNet以模糊图像为输入,输出其介质传输图,然后通过大气散射模型恢复无雾图像。DehazeNet采用了基于卷积神经网络(CNN)的深层结构,其层被专门设计来体现图像去噪中已建立的假设/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雾度相关的特征。我们还提出了一种新的DehazeNet中的非线性激活函数,称为双边校正线性单元(BReLU),它可以提高恢复的无雾图像的质量。我们建立了拟议脱氮网的成分和现有方法中使用的成分之间的联系。在基准图像上的实验表明,DehazeNet在保持高效性和易用性的前提下,取得了优于现有方法的性能。
主页: https://arxiv.org/abs/1601.07661
依赖项: C++
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参考文献: 7出版物

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