CVPRApr, 2021

DW-GAN：一种用于非均质去雾的离散小波变换 GAN

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TL;DR提出了一种基于 2D 离散小波变换的去雾网络 (DW-GAN)，在 DWT 分支中利用小波变换来保留更多高频信息，采用 ImageNet 预训练的 Res2Net 来提高网络的泛化能力，并通过基于补丁的鉴别器来减少图像恢复的伪影，该方法在定量和定性上优于现有的去雾方法。
haze removalcnn-based methods2d discrete wavelet transformoverfittingres2net
发现论文，激发创造
  • 突破雾霾：基于快速傅里叶卷积和 ConvNeXt 的先进非均匀去雾方法

    该研究提出了一种新的两分支网络，利用 2D 离散小波变换、快速傅里叶卷积残差块和预训练的 ConvNeXt 模型来解决雾霾图像非均质去雾的问题，并进行了大量实验验证其有效性。

    May, 2023

  • 迈向域不变的单张图像去雾

    本文提出了一种基于编码器 - 解码器网络和空间感知通道注意机制的去雾算法，并引入一种贪婪本地化数据增强机制以确保去除影响后的图像的一致性，为了消除人工合成图像与真实数据集之间的差异，提出了对抗性的先验引导框架来确保性能一致性，并在实验中取得了最先进的效果。

    Jan, 2021

  • 一种两支路神经网络用于非均质去雾的集成学习

    本文提出了一种简单而有效的经过集成学习的非均质去雾方法，该方法使用两个分支神经网络分别处理非均质去雾难题，并通过可学习的融合模块将它们的特征映射到一起，实现了在有限的数据情况下提高去雾效果的目的。

    Apr, 2021

  • FD-GAN：单张图像去雾的融合鉴别器生成对抗网络

    本研究提出了一种全面的、端到端的生成对抗网络，结合了融合鉴别器 (FD-GAN)，它可以更自然、更真实地生成去雾图像，并且已经在在公共合成数据集和真实世界图像上表现出最先进的性能，取得了更具视觉效果的去雾结果。

    Jan, 2020

  • 基于数据的视觉变换器非同质去雾方案

    该研究提出了一种结合了 RGB 通道变换和最新 Transformers 的创新图像去雾方法，以缩小 NH-HAZE23 数据集和其他数据集之间的分布差距，并在非均质雾的情况下提高去雾性能。

    Apr, 2023

  • 基于离散小波变换的颜色通道生成对抗网络用于文档图像二值化

    使用离散小波变换（DWT）和生成式对抗网络（GAN）的 CCDWT-GAN 模型在文本信息提取方面表现良好，可用于处理受污染的文本图像。

    May, 2023

  • Cycle-Dehaze: 增强版 CycleGAN 用于单张图像去雾

    本文提出了一种称为 Cycle-Dehaze 的端到端网络，用于单图像去雾问题，无需对成对的模糊和对应的真实图像进行训练，此方法不依赖于大气散射模型参数的估计。网络利用循环一致性和知觉损失增强 CycleGAN 的公式，以提高对纹理信息的恢复质量并生成更好的无雾图像。实验证明，该方法在 NYU-Depth、I-HAZE 和 O-HAZE 数据集上都能明显提高 CycleGAN 方法的质量。

    May, 2018

  • 一种基于 GAN 的单幅图像去雾输入尺寸灵活性模型

    本文提出了一种基于生成对抗网络的图像翻译方法，用于单幅图像去雾。该方法主要是采用了新的凝视 - 命题残差网络，以及基于多损失函数的条件生成对抗网络。实验结果表明该方法能够有效地去除图片中的雾霾，并具有较高的效率。

    Feb, 2021

  • 用于单幅图像去雾的门控融合网络

    本研究提出了一种基于神经网络的端对端算法，采用融合策略从浑浊图像中直接恢复出清晰图像，并实现多尺度处理以避免光晕伪影，实验证明该方法在合成和真实图像中都有优于现有算法的表现。

    Mar, 2018

  • 针对航空图像去雾的领域感知无监督高光谱重建

    本文提出了一种基于 SkyGAN 的去雾方法，该方法包括领域感知的 H2H 模块和基于 cGAN 的多个图像转换模块，使用多光谱图像作为辅助信息，使用新的数据集 HAI 进行评估。

    Nov, 2020