图像去雾

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基于全局元注意力和对比学习的图像去雾
《齐鲁工业大学学报》2025年第2期17-25,共9页许光宇 华健 
国家自然科学基金(61471004);安徽理工大学博士专项基金(ZX942)。
现实中的雾霾复杂多变,数据驱动图像去雾算法无法通过学习所有数据集的数据分布来建立一个泛用的映射模型,且只采用清晰无雾图像作为正样本指导去雾网络的训练,而负样本(有雾图像)的关键信息则被忽略。针对上述问题,提出一种基于全局元...
关键词：图像去雾 深度学习 全局元注意力 对比学习 卷积神经网络 
结合特征融合注意力的规范化卷积图像去雾网络
《计算机工程与应用》2025年第8期226-238,共13页王燕 卢鹏屹 他雪 
国家自然科学基金(61863025)。
图像去雾方法可以从受雾、霾或大气干扰影响的模糊图像中恢复清晰图像,在自动驾驶、监控系统等领域有重要意义。近年来,基于深度学习方法在图像去雾领域取得了显著进展,但在去雾过程中会损失一些细节信息,导致纹理信息恢复不足、去雾不...
关键词：图像去雾 深度学习 编码器-解码器 深度规范化修正卷积块 
基于残差全局上下文注意和跨层特征融合的去雾网络
《北京航空航天大学学报》2025年第4期1048-1058,共11页杨燕 陈飞 
国家自然科学基金(61561030,62063014);甘肃省高等学校产业支撑计划(2021CYZC-04);兰州交通大学研究生教改项目(JG201928);甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”项目(2023CXZX-547)。
基于深度学习的图像去雾算法通常在提取特征时使用传统的卷积层,容易造成图像的细节和边缘等信息丢失,提取特征时忽略图像的位置信息,融合特征时忽略图像原始信息,不能恢复出结构完整、清晰的高质量无雾图像。针对该问题,提出了一种基...
关键词：图像去雾 深度学习 残差结构 注意力机制 特征融合 
知识迁移引导的空频双域联合去雾网络
《湖南大学学报(自然科学版)》2025年第4期16-26,共11页杨燕 梁皓博 林雷 
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2021CYZC-04);兰州交通大学研究生教改项目(JG201928)。
目前一些基于CNN的方法在去雾方面有着不错的性能,但网络鲁棒性欠佳.这主要归因于雾霾分布复杂和数据集难以收集,导致去雾过程中纹理细节丢失严重并且在小规模数据集上存在严重的过拟合问题.为了解决上述问题,提出了空频联合的双分支结...
关键词：图像去雾 域迁移 小波变换 注意力机制 深度学习 
基于单图像双支联合映射的轻量级去雾网络
《激光杂志》2025年第4期171-179,共9页蓝章礼 唐若瀚 范亮 徐元通 张洪 
国家自然科学基金资助金项目(No.52278291);重庆市研究生科研创新项目(No.CYS240500,CYS240477)。
针对部分场景需要对图像快速去雾的需求,提出一种联合全局和局部关系的单图像双支联合映射范式及相应的轻量级去雾网络,以提升去雾速度并改善图像质量。采用密集残差块结构(Residual double block,RDB)在多尺度的特征图之间进行跳跃连...
关键词：双支去雾范式 单图像去雾 自监督对比学习 轻量级 大核选择注意力 
基于对比学习的腹腔镜手术图像实时去雾研究
《科学与信息化》2025年第8期160-162,共3页张蓝亓 李智 杨帆 
随着手术微创化发展的大势所趋,腹腔镜成为必不可少的手术器械。目前的腹腔镜手术中,多种原因引起雾气,严重降低实时手术图像传递质量,从而影响医生通过精细解剖实施重要手术步骤,降低手术质量,带来医疗安全隐患。针对此问题,本研究通...
关键词：对比学习 图像去雾 腹腔镜图像 
MSFF-GAN:云雾环境下结冰风洞图像去雾模型
《中国图象图形学报》2025年第4期1100-1117,共18页周文俊 杨新龄 左承林 王一帆 彭博 
中国空气动力研究与发展中心结冰与防除冰重点实验室开放课题基金资助项目(IADL20210203);四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0504,2023NSFSC1393)。
目的结冰风洞是地面实验的关键设备,可模拟云雾环境,对研究结冰对飞机性能的影响极为重要。但云雾环境会降低图像质量,这不仅阻碍了对结冰过程的细致观察,还减少了结冰检测与分析的准确度。鉴于此,提出了一种新的图像去雾方法——多尺...
关键词：结冰风洞 云雾环境 机翼结冰图像去雾 生成对抗网络(GAN) 多尺度特征融合 
基于改进CycleGAN的水上图像去雾算法
《上海海事大学学报》2025年第1期17-22,111,共7页黄超 胡勤友 黄子硕 
国家自然科学基金(52372316)。
雾会使水上拍摄的图像质量下降,导致基于视觉的船舶智能感知系统和水域监控系统受到影响;收集水面上的有雾图像和无雾图像难度较大。针对上述问题,提出一种基于改进循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial network,C...
关键词：图像去雾 循环生成对抗网络(CycleGAN) 门控上下文聚合网络(GCANet) 感知损失 
结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾
《中国图象图形学报》2025年第3期798-810,共13页金鑫乐 刘春晓 叶爽爽 王成骅 周子翔 
国家自然科学基金项目(61976188);浙江省自然科学基金项目(LY24F020004,LZ23F020004);浙江省重点研发计划资助(2023C01039);国家级大学生创新创业训练计划项目(GJ202313014);浙江工商大学“数字+”学科建设项目(SZJ2022B016);浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2023R408035,2023R408072)。
目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄...
关键词：图像去雾 非均质雾霾图像 雾霾浓度划分 图像融合 多分支神经网络 
基于深度学习的图像去雾研究综述
《图像与信号处理》2025年第1期21-33,共13页吉波涛 陆利坤 
北京市教育委员会出版学新兴交叉学科平台建设–数字喷墨印刷技术及多功能轮转胶印机关键技术研发平台(项目编号:04190123001/003);北京市数字教育研究重点课题(BDEC2022619027);北京市高等教育学会2023年立项面上课题(课题编号:MS2023168);北京印刷学院校级科研项目(20190122019、Ec202303、Ea202301、E6202405);北京印刷学院学科建设和研究生教育专项(21090122012、21090323009);北京市自然科学基金资助项目(1212010)。
恶劣天气环境下拍摄的图像会受到雾或霾的影响,从而导致图像饱和度过低模糊、以及颜色灰白等负面效果,这不仅会使图像中的重要信息丢失,还会对后续计算机视觉任务(如目标检测、图像分割、人员再识别)的研究造成负面影响。为了解决上述问...
关键词：深度学习 单幅图像去雾 图像处理 
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