Abstract-Single image dise borttagning är ett utmanande dåligt placerade problem. Befintliga metoder använder olika begränsningar/föregångare för att få rimliga avfaringslösningar. Nyckeln till att få bort dimman är att uppskatta en medium överföring karta för en indata dimmig bild. I detta dokument föreslår vi ett utbildat end-to-end-system som heter DehazeNet, för uppskattning av medelöverföring. DehazeNet tar en dimmig bild som ingång, och ger sin medium överföring karta som sedan används för att återställa en disfri bild via atmosfärisk spridning modell. DehazeNet antar konvolutionella neurala nätverk-baserad djup arkitektur, vars lager är speciellt utformade för att förkroppsliga etablerade antaganden / priors i bilddehazaring. Specifikt används lager av Maxout-enheter för funktionsextraktion, vilket kan generera nästan alla disrelevanta funktioner. Vi föreslår också en ny ickelinjär aktiveringsfunktion i DehazeNet, kallad bilateral korrigerad linjär enhet, som kan förbättra kvaliteten på återvunnen disfri bild. Vi etablerar kopplingar mellan komponenterna i den föreslagna DehazeNet och de som används i befintliga metoder. Experiment på referensbilder visar att DehazeNet uppnår överlägsen prestanda jämfört med befintliga metoder, men ändå håller effektiv och enkel att använda.
Cai m.fl. I REF föreslogs ett dressabelt CNN från end-to-end, som matar in den suddiga bilden och ger motsvarande överföringskarta för att återställa den disfria bilden.
DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}