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[论文阅读&代码]DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal

 摘要现有的单图像去雾方法使用很多约束和先验来获得去雾结果,去雾的关键是根据输入的雾图获得得到介质传输图(mediumtransmissionmap)这篇文章提出了一种端到端的可训练的去雾系统—DehazeNet,用于估计介质传输图DehazeNet中,输入为雾图,输出为介质传输图,随后通过大气散射模型恢复无雾图像。DehazeNet网络采用卷积神经网络深度架构,该网络的每层都经过特殊的设计以应用现有的假设和先验。Maxout单元用于特征提取,几乎可以产生大多数雾相关的特征。提出了一种非线性激活函数BRelu,其能够提高图像去雾的质量Introduction当前的去雾方法:直方图方法;对比度方

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