I detta dokument föreslår vi en effektiv algoritm för att direkt återställa en klar bild från en dimmig ingång. Den föreslagna algoritmen hänger på en end-to-end trainingable neural network som består av en kodare och en dekoder. Enkodaren utnyttjas för att fånga sammanhanget för de härledda indataavbildningarna, medan dekodern används för att uppskatta bidraget från varje indata till det slutliga avfarade resultatet med hjälp av de inlärda representationer som tillskrivs kodaren. Det konstruerade nätverket antar en ny fusionsbaserad strategi som härleder tre ingångar från en ursprunglig dimmig bild genom att tillämpa White Balance (WB), Contrast Enhancing (CE) och Gamma Correction (GC). Vi beräknar pixel-wise förtroende kartor baserat på utseende skillnader mellan dessa olika ingångar för att blanda informationen om härledda indata och bevara regionerna med behaglig synlighet. Den slutliga dehazared bilden ger genom att ge de viktiga dragen i de härledda indata. För att träna nätverket, vi införa en flerskalig strategi så att halo artefakter kan undvikas. Omfattande experimentella resultat på både syntetiska och verkliga bilder visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot toppmoderna algoritmer.
Ren och al. I Ref föreslogs en ny fusionsbaserad metod baserad på tre indata från vitbalansering, kontrastförstärkning och gammakorrigering.
Gated Fusion Network for Single Image Dehazing
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}