【摘 要】
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大雾造成的低能见度往往严重影响车辆行人违纪识别、交通流检测等智能识别系统的运行效果。大雾情况下,空中漂浮的大量小水滴、小颗粒散射大气光照,阻碍了成像物体上反射光传播的路径,相机接收到的反射光大大减少,从而造成成像质量降低。因此,图像去雾的工作对保障智能识别系统的稳定、有效工作,具有重要的现实意义。本文改进了传统建模的雾霾图像合成方法,针对固定监控摄像头,提出一种基于暗通道的雾霾图像融合方法生成成对
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大雾造成的低能见度往往严重影响车辆行人违纪识别、交通流检测等智能识别系统的运行效果。大雾情况下,空中漂浮的大量小水滴、小颗粒散射大气光照,阻碍了成像物体上反射光传播的路径,相机接收到的反射光大大减少,从而造成成像质量降低。因此,图像去雾的工作对保障智能识别系统的稳定、有效工作,具有重要的现实意义。本文改进了传统建模的雾霾图像合成方法,针对固定监控摄像头,提出一种基于暗通道的雾霾图像融合方法生成成对的清晰、有雾图像对以供深度学习网络训练和图像还原质量评估,并基于Deblur GAN网络及其改进进行端到端图像去雾任务。主要研究内容如下:（1）合成雾霾图像数据集。针对固定摄像头场景提出了一种基于暗通道的雾霾图像融合方法,通过暗通道算法提取有雾时段的传输图,并引入修正消光系数形成新的传输图,提取V通道亮度矩阵作为大气光照亮度从而建模合成雾霾图像。在江苏通启高速公路监控视频帧的基础上贡献了一个雾霾图像数据库,并对加雾效果进行了主观评价。（2）基于DeblurGAN去雾算法研究。针对传统生成对抗网络处理的图像分辨率低的问题,将图像去模糊的网络用于图像去雾任务,基于Deblur GAN进行图像去雾工作。为了提高处理图像的分辨率,增强图像细节纹理的还原程度,在相同数据集上训练Deblur GAN-v2网络模型,复现DCP算法分别在测试集上进行测试工作,并且在真实雾霾图像和Cityscape合成雾霾数据库上进行了测试。（3）提出DeblurGAN-Attention的去雾算法。为了解决天空部分色差,进一步提高细节纹理的还原质量,将Attention机制中的SKNet模块引入到Deblur GAN-v2的FPN架构中用于智能化地指导网络选择合适的卷积核大小并在特征融合时自动挑选更为重要的特征图,并且在真实雾霾图像和Cityscape合成雾霾数据库上进行了测试。
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