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單幅霧天圖像的恢復是計算機視覺領域的一個基礎問題，現(xiàn)有的方法主要包括基于先驗信息的去霧方法和基于學習的去霧方法。然而，在實踐中，前者具有很強的假設先驗，導致該類方法的應用場景具有一定的局限性;后者在獲取大量的配對數(shù)據(jù)上很困難。針對這2類問題，提出一種基于非配對數(shù)據(jù)訓練的二階段端到端的自適應去霧生成網(wǎng)絡，其基于循環(huán)生成式對抗網(wǎng)絡框架，不同的是，在訓練的過程中，提出一種二階段映射策略。首先通過一級映射網(wǎng)絡得到去霧結果;然后將該結果作為二級映射網(wǎng)絡的輸入，進一步提高去霧效果。另外，提出一種循環(huán)增強損失函數(shù)，并引入了先驗信息約束生成器之間的映射關系。采用室內(nèi)外多場景下的仿真霧圖和真實霧圖作為測試數(shù)據(jù)，通過全參考和無參考圖像質(zhì)量評價指標進行對比分析;實驗結果表明，該方法不僅能夠更好地適應處理各類霧天場景，有效地提高圖像的峰值信噪比和結構相似度，且較好地復原了退化場景的邊緣信息和色彩信息。
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