基于深度学习的单幅图像去雾研究进展

被引：11
作者：
贾童瑶 [1 ]
卓力 [1 ,2 ]
李嘉锋 [1 ,2 ]
张菁 [1 ,2 ]
机构：
[1] 北京工业大学信息学部
[2] 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室
来源：
电子学报 | 2023年 / 51卷 / 01期
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
单幅图像去雾; 深度学习; 无监督学习; 域泛化;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 []; TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
户外视觉系统极易受到雾霾等恶劣天气影响，采集到的图像/视频质量严重下降，这不仅影响人眼的主观感受，也给后续的智能化分析带来严峻挑战.近年来，学者们将深度学习应用于图像去雾领域，取得了诸多的研究成果.但是雾霾图像场景复杂多变、降质因素众多，这对去雾算法的泛化能力提出了很高的要求.本文主要总结了近年来基于深度学习的单幅图像去雾技术研究进展.从先验知识和物理模型、映射关系建模、数据样本、知识迁移学习等角度出发，介绍了现有算法的研究思路、具体特点、优势与不足.尤其侧重于近两年来新出现的训练策略和网络结构，如元学习、小样本学习、域自适应、Transformer等.另外，本文在公共数据集上对比了各种代表性去雾算法的主客观性能、模型复杂度等，尤其是分析了去雾后的图像对于后续目标检测任务的影响，更全面地评价了现有算法性能的优劣，并探讨了未来可能的研究方向.
引用
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页码：231 / 245
页数：15
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